Modelos de inferência causal: análise crítica da utilizaçäo da estatística na epidemiologia / Models of causal inference: advances in and the obstacles to the growing use of statistics in epidemiology

RESUMO

Discute a base de construçäo do conceito de risco, a partir da descriçäo do modelo de inferência causal de Rubin, desenvolvido no âmbito da estatística aplicada, e incorporado por uma vertente da epidemiologia. A apresentaçäo das premissas da inferência causal torna visível as passagens lógicas assumidas na construçäo do conceito de risco, permitindo entendê-lo "por dentro". Esta vertente tenta demonstrar que a estatística é capaz de inferir causalidade ao invés de simplesmente evidenciar associaçöes estatísticas, estimando em um modelo o que é definido como o efeito de uma causa. A partir desta distinçäo entre procedimentos de inferência causal e de associaçäo, busca-se distinguir também o que seria a dimensäo epidemiológica dos conceitos, em contrapartida a uma dimensäo simplesmente estatística. Nesse contexto, a abordagem dos conceitos de interaçäo e confusäo torna-se mais complexa. Busca apontar as reduçöes que se operam nas passagens da construçäo metodológica do risco. Tanto no contexto de inferências individuais, quanto populacionais, esta construçäo metodológica impöe limites que precisam ser considerados nas aplicaçöes teóricas e práticas da epidemiologia