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Estudios observacionales vs intervencionistas: correlación no es causalidad

Los estudios observacionales (cohortes, caso-control) revelan asociaciones; los estudios intervencionistas (ECA) establecen causalidad; la causalidad inversa acecha en los datos del microbioma.

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De la asociación a la causalidad

Los estudios observacionales documentan lo que ocurre naturalmente en las poblaciones; los estudios intervencionistas manipulan una variable y miden el resultado. Esta distinción fundamental determina si podemos concluir 'A causa B' o solo 'A está asociado con B'. En la investigación del microbioma, esta distinción es crítica y frecuentemente ignorada.

Los estudios retrospectivos de caso-control identifican casos de enfermedad, seleccionan controles pareados y examinan retrospectivamente las exposiciones previas. Los estudios prospectivos de cohortes siguen grupos expuestos y no expuestos hacia adelante para observar resultados. Ambos pueden revelar asociaciones pero no pueden probar causalidad por la presencia de variables de confusión.

Tres mecanismos principales de confusión afectan a los estudios observacionales. La confusión ocurre cuando variables no medidas explican la asociación observada. La causalidad inversa ocurre cuando la enfermedad causa el cambio microbiano (no al revés). El sesgo de selección ocurre cuando los participantes del estudio difieren sistemáticamente de la población general.

Los criterios de Bradford Hill proporcionan un marco para evaluar si las asociaciones son causales. Estos incluyen: fuerza de la asociación (riesgo relativo alto), consistencia (replicado en diferentes estudios), especificidad, temporalidad (la causa precede al efecto), gradiente biológico (dosis-respuesta), plausibilidad biológica, coherencia con el conocimiento existente, evidencia experimental y analogía. Ningún criterio individual es suficiente; juntos fortalecen el argumento causal.

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Fuentes & referencias

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