סיבתיות או סיבתיות היא מושג בסיסי באפידמיולוגיה, חיוני להבנת היחסים בין גורמים שונים ותוצאי בריאות. למרות חשיבותה, אין הגדרה אחת מקובלת אוניברסלית לסיבתיות בתוך הדיסציפלינה. בהתבסס על סקירה שיטתית, סיבתיות באפידמיולוגיה כוללת מספר הגדרות, כולל ייצור, הכרחי ומספיק, מרכיב מספיק, מודלים נגדיים עובדתיים והסתברותיים. לכל אחד מהם יש את נקודות החוזק והחולשה שלו בהבחנה בין סיבתיות לבין מתאם גרידא.
סיבתיות חיונית באפידמיולוגיה ובמדעי הבריאות לזיהוי התערבויות יעילות ולהבנת מנגנוני המחלה. אתגר נפוץ הוא להבחין בין מתאם לסיבתיות. מתאם מצביע על קשר בין שני משתנים, ואילו סיבתיות מרמזת על כך שמשתנה אחד משפיע ישירות על השני. הבחנה זו היא בעלת חשיבות עליונה באפידמיולוגיה, שם המטרה היא לזהות את הגורמים האמיתיים למחלות כדי ליידע אסטרטגיות בריאות הציבור.
קחו למשל את ההצהרה “עישון גורם לסרטן ריאות”. קביעה זו מרמזת על קשר סיבתי המבוסס על מחקרים נרחבים המראים כי עישון אכן מגביר את הסיכון לפתח סרטן ריאות. זאת בניגוד למתאם שניתן לראות בין מכירות גלידה לאירועי טביעה. בעוד ששני משתנים אלה עשויים להראות מתאם חיובי (שניהם עולים במהלך הקיץ), מכירות הגלידה אינן גורמות לאירועי טביעה. הגורם המניע את שתי המגמות הוא העונה (קיץ), הממחיש כיצד מתאמים יכולים להיות מטעים אם הם מתפרשים כסיבתיות ללא ניתוח מעמיק.
אפידמיולוגיה מסתמכת על שיטות סטטיסטיות כדי להסיק סיבתיות, תוך שימוש במודלים המסבירים גורמים מבלבלים והטיות שונות. הקריטריונים של ברדפורד היל, למשל, מספקים מסגרת להערכת סיבתיות, בהתחשב בגורמים כגון חוזק הקשירה, עקביות, ספציפיות, זמניות ושיפוע ביולוגי.
דוגמאות עוזרות להמחיש מושגים אלה. במחקר שהראה קשר בין תזונה עתירת שומן למחלות לב, אפידמיולוגים חייבים לקבוע אם הקשר הזה הוא סיבתי. הם יחפשו ראיות לכך ששינוי התזונה (הפחתת צריכת השומן) מוביל לירידה בהיארעות מחלות לב, תוך בקרה על משתנים אחרים שעשויים להשפיע על התוצאה. ניסויים מבוקרים אקראיים, מחקרי עוקבה ומחקרי מקרה-ביקורת הם בין עיצובי המחקר המשמשים להתרת קשרים מורכבים אלה.
לסיכום, סיבתיות באפידמיולוגיה אינה מושג פשוט. היא דורשת בחינה מדוקדקת של הגדרות ומודלים מרובים, תוך הבחנה בין מתאמים גרידא לבין קשרים סיבתיים אמיתיים. הבנת הבחנות אלה חיונית לפיתוח התערבויות יעילות בתחום בריאות הציבור ולקידום הידע שלנו על מנגנוני המחלה.
סיבתיות, או סיבתיות, שונה במהותה ממתאם.
חשבו על מתאם היפותטי בין מספר בתי החולים באזור לבין שכיחות המחלה באותו אזור.
ניתן להסיק כי אזורים עם יותר בתי חולים נוטים להיות בעלי שיעורי תחלואה גבוהים יותר. אבל, זה לא אומר שיש יותר בתי חולים גורם לעלייה בשכיחות המחלה.
יש לעמוד במספר קריטריונים כדי לקבוע סיבתיות. לדוגמה, הסיבה חייבת להקדים את ההשפעה בזמן.
כמו כן, ההשפעה חייבת להיות מיוחסת ישירות לגורם סיבתי ספציפי, כגון להיות HIV חיובי ופיתוח איידס.
באופן מעניין, גורמים רבים עשויים לגרום באופן קולקטיבי להשפעה, אם כי הם עשויים שלא לגרום לה באופן עצמאי. לדוגמה, גורמים כגון מזג אוויר קר, חשיפה לנגיף השפעת, להיות בגיל צעיר, בעל מערכת חיסונית מוחלשת יכול לגרום באופן קולקטיבי שפעת אצל ילדים.
הסיבתיות יכולה להיות גם הסתברותית, כלומר הסיבה עשויה להגדיל או להקטין את ההסתברות להשפעה. לדוגמה, חשיפה לקרינת UV עלולה להגדיל את ההסתברות לחלות בסרטן העור.
Related Videos
Biostatistics
469 צפיות
Biostatistics
752 צפיות
Biostatistics
585 צפיות
Biostatistics
447 צפיות
Biostatistics
250 צפיות
Biostatistics
236 צפיות
Biostatistics
147 צפיות
Biostatistics
191 צפיות
Biostatistics
145 צפיות
Biostatistics
439 צפיות
Biostatistics
172 צפיות
Biostatistics
104 צפיות
Biostatistics
303 צפיות
Biostatistics
331 צפיות
Biostatistics
314 צפיות
Biostatistics
385 צפיות
Biostatistics
135 צפיות
Biostatistics
105 צפיות
Biostatistics
171 צפיות