Causalidade

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TIPOS DE RELAÇÕES CAUSAIS 
Relação Direta o fator (exposição) causa a 
doença diretamente, sem nenhum passo 
intermediário. 
Relação Indireta o fator causa a doença, mas 
só através de um ou mais passos intermediários 
(mediador). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Necessária e Suficiente 
 
 
 
Necessário, mas não suficiente 
 
 
 
Exemplo: Bacilo do Koch é um fator necessário 
para causar a tuberculose, mas somente ele não é o 
suficiente para produzir a doença em todos os 
indivíduos. 
 
Suficiente, mas não necessário 
 
 
 
O que é? 
É um evento, condição, 
característica ou uma combinação 
destes fatores que se afetadas 
através de uma intervenção, 
modificam o risco de desenvolver 
uma doença 
Fator Suficiente 
Fator Necessário 
Caso eu seja exposto, eu 
100% vou ter a doença 
A doença não consegue 
desenvolver na sua 
ausência 
Fator Necessário 
Colabora para que a doença 
aconteça, mas não é 
necessária e nem suficiente 
Fator Necessário Fator Suficiente 
A doença nunca se 
desenvolve sem a 
presença do fator 
(exposição) 
Na presença do fator 
(exposição) a doença 
sempre se desenvolve 
Fator Necessário Fator Suficiente 
São necessários vários 
fatores para causar a 
doença 
Um único fator não é o 
suficiente para causar a 
doença 
Fator Necessário Fator Suficiente 
A doença não ocorre em 
todos os expostos. Os 
fatores não são 
necessários 
O fator (exposição) 
sozinho consegue 
desenvolver a doença e 
outros fatores também 
Nem Suficiente, Nem Necessário 
- O fator (exposição) sozinho não é o suficiente e 
nem necessário para causar a doença. 
- Motivo que explica a relação causador da maior 
parte das doenças crônicas. 
 
Princípios da causalidade 
- Também conhecidos como Princípios de Hill; 
- São princípios que permitem verificar se 
determinado fator (exposição) causa a doença; 
- Existem 09 princípios para verificar a 
causalidade; 
- Caso o fator (exposição) não cumpra um ou mais 
critérios, não necessariamente exclui a causalidade 
entre fator e doença; 
 
1. Temporalidade 
 
 
 
- É essencial 
- É importante para esclarecer a ordem de suas 
ocorrências e a duração do intervalo entre elas. 
2. Força de Associação 
- É medido pelo risco relativo ou Odds ratio 
- Quanto mais forte for a associação, maior será a 
chance/probabilidade de ser causal. 
 
 
3. Consistência 
- Observar uma associação em várias populações e 
em circunstâncias diferentes aumenta a 
probabilidade de que exista um efeito causal; 
- A ausência ou presença dessa consistência não 
garante relação causal; 
4. Gradiente Biológico (dose-resposta) 
- Conforme aumenta a dose da exposição, o risco 
da doença também aumenta; 
Exemplo: cigarro e câncer de pulmão 
- Nem toda relação causal apresenta gradiente 
biológico; 
Exemplo: IMC e Mortalidade  Para diminuir o 
risco de mortalidade é necessário aumentar o IMC 
dos desnutridos e aumentar o IMC nos obesos. 
5. Plausibilidade Biológica 
- Especificar o mecanismo que ocorre a associação 
entre exposição e doença; 
- O desconhecimento de determinado mecanismo 
pode ser devido a poucos estudos que abordaram 
sobre o assunto. Assim, não se pode afirmar que 
não há uma relação causal. 
6. Coerência 
- A plausibilidade de que exista um efeito causal é 
maior caso não exista conflito entre a associação 
encontrada e o conhecimento sobre a história 
natural e a biologia da doença; 
- Os resultados que não divergem dos 
conhecimentos já existentes são considerados mais 
plausíveis; 
 
 
 
 
 
 
A exposição deve ter ocorrido 
antes do desenvolvimento da 
doença 
Associações fracas não exclui relação causal 
Associações fortes sozinhas não garante 
causalidade 
7. Especificidade 
- Certa exposição está mais associada somente a 
uma doença; 
- É o princípio mais fraco para explicar a relação 
causal devido a teoria da multicausalidade; 
8. Analogia 
 - Associações análogas a relações de causa e efeito 
estabelecidas são mais plausíveis de 
corresponderem a relação de causa e efeito; 
- O que já se sabe sobre uma determinada doença 
pode servir para outra doença; 
9. Evidência Experimental;/Reversibilidade 
- Associações demonstradas em estudos 
experimentais são mais plausíveis de 
corresponderem a efeitos causais do que 
associações demonstradas em estudos 
observacionais 
- Inviável para exposições que são prejudiciais para 
os participantes;