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Título
Aproximación al análisis de las relaciones causales en las ciencias de la salud
Autor(es)
Director(es)
Palabras clave
causa
causalidad
epidemiología
modelos causales
cause
causality/causation
epidemiology
causal models
Clasificación UNESCO
7205 Filosofía de la Ciencia
1202.99 Otras
Fecha de publicación
2018-07-20
Abstract
[ES] Un adecuado análisis de la causalidad adquiere particular relevancia en áreas de conocimiento en las que son necesarios grados de confianza elevados a la hora de adoptar decisiones frente a ciertos problemas/conflictos sociales, económicos o sanitarios.
Una revisión de la investigación publicada sobre causalidad en el ámbito de la salud pública en las últimas décadas revela que en la mayoría de los escenarios planteados en las ciencias de la salud, las relaciones causa-efecto no son deterministas, ni absolutamente ciertas y completas, a lo que se suma el hecho de que en el caso de muchas disciplinas biomédicas, como la epidemiología o la farmacovigilancia, no es posible realizar experimentos para aislar el factor causal de interés (manteniendo todas la condiciones iguales y asegurando la restricción ceteris paribus), lo que incrementa la complejidad del análisis causal.
Quizá por ello, la mayoría de epidemiólogos prefieren hablar de determinantes, exposiciones y factores de riesgo y categorizan las causas de forma descriptiva sin enfrentar los problemas de la definición de causa, a pesar de que muchos son conscientes de la trascendencia que puede tener sobre las intervenciones sanitarias la adopción de una definición determinada de causalidad, que razonablemente debería ser la de mayor utilidad. [EN] A suitable analysis of causality acquires a particular relevance in areas of knowledge in which high degrees of confidence are required when making decisions regarding certain social, economic or health issues.
A review of published research on causality in the field of public health in recent decades reveals that in most of the scenarios posed in the health sciences, cause-effect relationships are not deterministic, nor absolutely certain and complete, to which is added the fact that in many biomedical disciplines, such as epidemiology or pharmacovigilance, it is not possible to carry out experiments to isolate the causal factor of interest (keeping all the conditions unchanged and thus ensuring the ceteris paribus restriction), which increases the complexity of the causal analysis.
Perhaps for this reason, most epidemiologists prefer to talk about determinants, exposures and risk factors and they categorize the causes in a descriptive way without facing the problems of definition of cause, although many are aware of the transcendence that can have on the health interventions the adoption of a specific definition of causality, which reasonably should be the most useful.
Descripción
Trabajo de Fin de Máster en Investigación en Lógica y Filosofía de la Ciencia, curso 2017-2018
URI
Collections