Asociația nu este la fel ca cauzalitate

postat pe 23 iunie 2017 de John Castle

acesta este al treilea dintr-o serie de 34 de bloguri bazate pe o listă de concepte cheie dezvoltate de o echipă de proiect Informed health Choices. Fiecare blog va explica un Concept cheie pe care trebuie să-l înțelegem pentru a putea evalua cererile de tratament.

————————————-

determinarea dacă un rezultat este cauzat direct de un tratament sau apare întâmplător, este o problemă veche. Adesea, stabilirea unei legături cauzale poate fi dificilă și cauzalitatea este atribuită unei intervenții în care dovezile nu pot dovedi acest lucru. Există multe exemple în care asocierea ar fi putut fi confundată cu cauzalitatea și este important ca atunci când se evaluează dovezile unui efect cauzal, să se efectueze studii adecvate pentru a exclude alte variabile.

corelații false: mănâncă brânză și încurcă-te în cearșafurile tale…

există multe coincidențe în viață în care se pot găsi corelații între doi factori aparent aleatori. Este puțin probabil ca un lucru să provoace celălalt, dar unii ar putea crede că sunt. De exemplu, consumul de brânză în SUA între 2000 și 2009 s-a corelat cu numărul de decese prin încurcarea oamenilor în cearșafurile lor . Unul dintre acești factori îl provoacă pe celălalt? Probabil că nu.

corelații false:

de asemenea, numărul persoanelor care s-au înecat într-o piscină între 1999 și 2009, corelat cu numărul de filme cu Nicholas Cage care au fost lansate în acea perioadă . Este foarte puțin probabil ca Nicholas Cage să fie cauza înecării oamenilor în bazine (deși, dacă victimele vizionau un film Nicholas Cage, este posibil să fi beneficiat de înec), dar cele două rate sunt aproape identice corelate.

studii observaționale: Consumul de alcool și rata mortalității

studiile observaționale sunt cele care analizează rata unui rezultat în grupuri care au fost expuse diferit la o intervenție sau la un factor de risc. Ele pot oferi dovezi puternice de asociere între factori. Cu toate acestea, ele nu pot fi utilizate cu certitudine pentru a demonstra că factorii investigați sunt legați cauzal. Acest lucru se datorează faptului că este posibil să nu fi reprezentat variabile necunoscute care afectează rezultatul.

în 1997, un studiu populațional foarte mare privind consumul de alcool și ratele de deces (printre alte variabile) a fost publicat de New England Journal of Medicine . A arătat foarte clar că nivelurile moderate de băut (între 1-2 băuturi pe zi) au fost asociate cu o scădere a ratelor de deces din toate cauzele, în special din cauza bolilor cardiovasculare, chiar și în comparație cu persoanele care nu beau deloc.

există, fără îndoială, o asociere în rezultatele lor, dar nu putem spune cu certitudine că alcoolul în sine a provocat creșterea speranței de viață. Acest lucru se datorează faptului că pot exista și alți factori implicați care explică diferența. De exemplu, ce se întâmplă dacă oamenii care beau o zi sunt mai relaxați? Există o asociere între stres și riscul crescut de boli cardiovasculare, iar rezultatul ar fi putut fi cauzat de acest lucru. O altă explicație posibilă este interacțiunea socială crescută la persoanele care beau moderat, deoarece singurătatea poate fi asociată și cu speranța de viață mai scurtă .

Exemplul 2: Fumatul și cancerul

în prima jumătate a secolului 20 a fost foarte greu de spus că țigările au cauzat probleme de sănătate.

companiile de tutun cu interese conflictuale au împins ideea că creșterea cancerului pulmonar în această perioadă s-a datorat creșterii gudronului rutier și a poluării aerului. Unul dintre primii oameni care a stabilit legătura dintre fumat și cancerul pulmonar a fost Sir Richard Doll (primul real este probabil să fie un om German pe nume Fritz Lickint ale cărui idei au fost uzurpate de guvernul nazist). Sir Doll a adresat pacienților cu cancer pulmonar multe întrebări despre viața lor, inclusiv nivelul consumului de tutun. În mod surprinzător, cea mai mare Asociere pe care a observat-o între ratele de cancer pulmonar a fost cu consumul de tutun. Această asociație a avut loc în mod repetat, chiar și atunci când studiază multe grupuri diferite de oameni din medii multiple, inclusiv medici. Odată cu trecerea timpului, cantitatea de studii care au arătat această asociere s-a acumulat și dovezile colective au dat indicii puternice că cancerul pulmonar a fost legat cauzal de cancer. Studiile pe animale au arătat că sucul de tutun a crescut ratele de cancer la șobolani. Studiile celulare au arătat că fumul de țigară a fost ‘deadening’ celulele mici de păr care linia trahee noastre, permițând poluanți pentru a obține în plămâni. Montarea datelor din studiile observaționale a presat în cele din urmă guvernul să recomande oamenilor să renunțe la fumat.

acesta este un exemplu în care o asociere poate fi foarte strâns corelată și reproductibilă în diferite populații și oferă astfel suficiente dovezi pentru ca oamenii să acționeze. Cu toate acestea, astfel de situații sunt rare și apar probleme atunci când asociațiile sunt descrise necorespunzător ca cauzalitate.

cel mai bun mod de a dovedi o cauză definitivă, în special pentru un medicament sau o intervenție, este prin efectuarea unui studiu randomizat controlat.

testarea cauzalității într-un studiu randomizat controlat (TCR)

un studiu randomizat controlat este un tip de studiu care analizează apariția rezultatelor în diferite grupuri care sunt selectate astfel încât este puțin probabil ca factorii de confuzie să aibă un impact asupra rezultatului.

Imaginați-vă că factorul 1 este un tratament, iar factorul 2 este numărul de persoane care se confruntă cu un anumit simptom. Dacă participanții primesc sau nu tratamentul (factorul 1) ar trebui să fie singura diferență între cele două grupuri. În mod ideal, orice altceva despre grupuri ar trebui să fie exact același: vârsta, sexul, etnia, sănătatea lor de lungă durată, mâncarea pe care o mănâncă, timpul în care se trezesc, relațiile pe care le au, absolut totul. În acest fel, am ști că schimbarea factorului 2, adică. orice schimbare a simptomelor lor este cauzată în întregime de efectul factorului 1, nu de un alt factor, a cărui influență poate afecta rezultatele în moduri pe care nu putem spera să le imaginăm.

evident, nu trăim într-o lume ideală. Trăim într-o lume în care toată lumea este diferită și este imposibil să ne asigurăm, cu deplină certitudine, că niciun alt factor extern nu provoacă o schimbare a factorului 2. Pentru a depăși acest lucru, încercăm să ne asigurăm că oamenii din fiecare grup sunt cât se poate de asemănători prin randomizarea lor în grupuri diferite, astfel încât numeroasele variații dintre oameni să fie răspândite în mod egal – anulându-se în mod eficient reciproc. Apoi, încercăm să minimizăm efectul factorilor externi, asigurându-ne că singurul lucru care se schimbă între grupuri este expunerea la tratament.

controlând toți factorii, în afară de variabila pe care dorim să o studiem, putem spune cu certitudine rezonabilă că există într-adevăr o legătură cauzală între cei doi factori.

deci, feriți-vă de afirmațiile că un rezultat este cauzat de un tratament…

când citiți un articol care spune că un factor de tratament sau stil de viață este asociat cu rezultate mai bune, aveți grijă. Oamenii care caută și primesc un tratament pot fi mai sănătoși și au condiții de viață mai bune decât cei care nu. Prin urmare, persoanele care primesc tratamentul ar putea părea să beneficieze, dar diferența de rezultate ar putea fi pentru că sunt mai sănătoase și au condiții de viață mai bune. Există zeci de moduri în care factorii externi pot influența rezultatele experimentale, chiar și într-un studiu clinic.

dezlegarea cauzei de asociere este o afacere dificilă și este nevoie de o persoană curajoasă pentru a pretinde că poate dovedi definitiv că un factor provoacă altul. Ceea ce ar trebui să luați de la aceasta este o doză sănătoasă de scepticism. Dacă întâlnești pe cineva care mărturisește că un lucru îl provoacă pe celălalt, presupune că greșește până când ești convins altfel. Întrebați: este ceea ce aveți o asociere sau o cauză? Cum a fost investigat acest lucru? Studiul a fost un RCT? Cum s-au păstrat toate celelalte variabile la fel.

când vine vorba de un tratament, amintiți-vă că, deși rezultatul unui studiu poate arăta o asociere între un tratament și un rezultat, tratamentul poate să nu fie neapărat cauza.