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O texto ainda lembra que, principalmente a partir do fim do século XVIII, surgiram diversas contribuições referenciais para os estudos causais no âmbito da pesquisa epidemiológica. Essas incluem os trabalhos de Lind e Snow sobre escorbuto e cólera, respectivamente; os postulados de Henle-Koch, fruto da revolução microbiológica; os critérios de causalidade de Hill; o modelo de causas suficientes e componentes de Rothman; o modelo de respostas potenciais de Rubin e os vastos escritos da escola de Miettinen, Robins e Greenland, a partir da década de 1970.
Dentre algumas relevantes contribuições da epidemiologia brasileira aos temas da causalidade e da inferência causal, aponta Werneck, duas delas procuraram dar maior cognição e praticidade aos modelos causais. Por um lado, Naomar Monteiro de
Almeida Filho, autor de Epidemiologia sem números, esmiuçando o difícil trabalho do epidemiologista em promover a transposição de conceitos de um plano teórico para o nível empírico. Por outro, em The role of conceptual frameworks in epidemiological analysis: a hierarchical approach, de vários autores, enfatizando o papel desses modelos conceituais na análise de dados epidemiológicos e introduzindo a noção de modelagem com hierarquização de variáveis.
Werneck destaca o artigo Utilização de diagramas causais em epidemiologia: um exemplo de aplicação em situação de confusão, produzido pelos pesquisadores Taísa Rodrigues Cortes, Eduardo Faerstein, e Claudio José Struchiner , da Universidade do Estado do Rio de Janeiro. De acordo com ele, os leitores terão uma revisão compreensiva do uso dos gráficos acíclicos direcionados (Directed Acyclic Graphs - DAGs) em epidemiologia, com ênfase na abordagem da situação de confusão. Toda essa formalização é dissecada mediante a apresentação de um problema concreto de pesquisa em que múltiplas variáveis são interconectadas em um modelo teórico-operacional expresso por meio de um DAG. O artigo reconhece que apesar do crescente reconhecimento de seu potencial, os diagramas causais ainda são pouco utilizados na investigação epidemiológica. Uma das possíveis razões é que muitos programas de investigação envolvem temas sobre o qual há certo grau de incerteza sobre os mecanismos dos processos que geram os dados. Neste trabalho, a relação entre estresse ocupacional e obesidade é utilizada como um exemplo de aplicação de diagramas causais em questões relacionadas ao confundimento. São apresentadas etapas da seleção de variáveis para ajuste estatístico e da derivação das implicações estatísticas de um diagrama causal. A principal vantagem dos diagramas causais é tornar explícitas as hipóteses adjacentes ao modelo considerado, permitindo que suas implicações possam ser analisadas criticamente, facilitando, dessa forma, a identificação de possíveis fontes de viés e incerteza nos resultados de um estudo epidemiológico.
Confira aqui todos os artigos do volume 32 número 8 da revista Cadernos de Saúde Pública de agosto de 2016.
Fonte: CSP
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