Revendo CinCias BsiCas

Evoluo do conceito de causa e sua relao com os mtodos estatsticos em EpidemiologiaThe evolution of the causation concept and its relation with statistical methods in EpidemiologyLuis Fernando Lisboa*

ResUMoUma anlise histrica situa os primeiros registros da Epidemiologia na Grcia antiga com Hipcrates que pretendia atribuir causas ambientais s doenas. Ao longo dos sculos, a evoluo do conceito de causalidade passou a se relacionar com mudanas no paradigma cientfico. No sculo 17, em Londres, o mtodo quantitativo foi introduzido na Epidemiologia, mas apenas no final do sculo 19 os conceitos de ambiente e de abordagem numrica na compreenso dos problemas de Sade Pblica ficaram bem sedimentados. Esse foi um perodo muito rico no estabelecimento de novos conceitos e sistematizaes na metodologia epidemiolgica. No incio do sculo 20, a Epidemiologia foi consolidada como disciplina cientfica, e o aparecimento dos computadores, no perodo do ps-guerra, trouxe grande desenvolvimento para a rea. Atualmente, a Epidemiologia ocupa um papel de destaque na integrao dos conhecimentos cientficos sobre o processo sade/doena ao campo profissional, desenvolvendo esforos pelo cuidado da sade das populaes. descritores: Epidemiologia/histria; Epidemiologia/estatstica & dados numricos; Aplicaes da epidemiologia

Keywords: Epidemiology/history; Epidemiology/statistics & numerical data; Uses of epidemiology

aBsTRaCTA historical review places the first registers of Epidemiology in ancient Greece, with Hippocrates, who identified environmental causes of diseases. Along the centuries, the evolution of the causation concept started to be related to changes in scientific paradigms. In London, during the 17th century, the quantitative method was introduced in Epidemiology, but it was only by the end of the 19th century that the concept of the environment and a mathematical approach to understanding Public Health issues were well established. This was a very rich period to setting new concepts and systematizations in epidemiologic methodology. The beginning of the 20th century consolidated Epidemiology as a scientific discipline and the development of computers in the post-war years brought much advance in this field. Nowadays, Epidemiology plays an important role as it integrates scientific knowledge on the health/disease process to the professional area, participating in population healthcare efforts.

De acordo com Last, podemos conceituar a Epidemiologia como o estudo da freqncia, da distribuio e dos determinantes dos estados ou eventos relacionados Sade em especficas populaes e a aplicao desses estudos no controle dos problemas de sade(1). Dentre os vrios termos contidos nessa definio, destacamos o determinante como, talvez, um dos mais importantes, j que nele repousa o objetivo principal da Epidemiologia que a busca da causa e dos fatores que influenciam a ocorrncia de eventos relacionados ao processo sade-doena(2). Desde a origem dos tempos, o homem tem interesse em compreender aquilo que faz com que algo exista, aquilo que determina um acontecimento, a origem e o vnculo que relacionam os fenmenos e fazem com que um, ou vrios deles, aparea como condio da existncia de outro; isto , tem-se interesse na investigao das causas. Uma causa pode ser entendida como qualquer evento, condio ou caracterstica que desempenhe uma funo essencial na ocorrncia de uma doena(2). A evoluo do conceito de causalidade est relacionada a uma mudana no paradigma do conhecimento cientfico com forte componente de observao emprica que impulsionou a evoluo da abordagem epidemiolgica e dos mtodos estatsticos. A trajetria histrica da Epidemiologia tem seus primeiros registros j na Grcia antiga (ano 400 a.C.), quando Hipcrates, em um trabalho clssico denominado Dos aes, guas e lugares, contraria a idia de atribuir s doenas uma origem divina e discute suas causas ambientais. O autor sugere que algumas consi-

* Ps-graduando em Sade Pblica da Universidade de So Paulo USP, So Paulo (SP), Brasil. Autor correspondente: Luis Fernando Lisboa Rua Jaguaribe 760 apto. 21 Vila Buarque CEP 01224-000 So Paulo (SP), Brasil Tel.: 11 3663-6343 e-mail: luislisboa@einstein.br Data de submisso: 29/1/2008 Data de aceite: 17/7/2008

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deraes como o clima de uma regio, a gua ou sua situao de um lugar em que os ventos sejam favorveis so elementos que podem ajudar um mdico na avaliao da sade geral de uma populao. Notavelmente, essas consideraes j apontam para conceitos fundamentais em Epidemiologia: o ambiente (representado por ar, gua, lugar) e o hospedeiro (representado pela constituio individual)(3). Outras obras, como Tratado do prognstico e aforismos, anteciparam a idia, ento revolucionria, de que o mdico poderia predizer a evoluo de uma doena mediante observao de um nmero suficiente de casos. Essa estrutura terica proposta por Hipcrates foi preservada por outros que o sucederam, como Galeno (ano 201 a.C.), que acreditava cada doena estar ligada a determinado rgo, sustentava a idia de que a sade do homem dependia do equilbrio de quatro humores fundamentais: sangue, blis, pituta e atrablis(4). Por muito tempo perdurou uma curiosa teoria conhecida por Teoria dos Miasmas, que defendia a idia de que vapores ou miasmas que saam de certos tipos de solo (particularmente os pantanosos), ou mesmo os ares noturnos poderiam causar doenas s pessoas que tinham contato com eles. Em Jlio Cesar de Shakespeare, a personagem Prcia adverte seu marido Bruto, dos malefcios trazidos pelo ato de andar nas altas horas noturnas: Bruto est doente... saudvel, ento, sair de casa mal vestido e aspirar este humor mido da manh? Como! Bruto est doente, e se esgueira do leito agasalhado, para expor-se ao contgio vil da noite, a este ar assim to mido e nocivo, para aumentar seus males?(5) Entretanto ainda no havia a noo de coletividade referente ao processo sade-doena(6). No por acaso que os conceitos de populao, Estado e coletivo surgem no sculo 17, perodo inicial da Idade Moderna no qual predominava o modo de produo capitalista, que transformaria toda a sociedade. O trabalho de John Graunt (1620-1674, Londres), que introduziu o mtodo quantitativo em Epidemiologia com seu tratado sobre as tabelas morturias em Londres, merece destaque. A partir de boletins de mortalidade provenientes de todas as parquias, Graunt encontrou diferenas na mortalidade entre os sexos e entre os setores urbano e rural, bem como diferenas com o passar do tempo(3). Em meados do sculo 19, em plena Revoluo Industrial da Europa, com o deslocamento das populaes para as cidades e a ocorrncia das epidemias de clera, febre tifide e febre amarela, os estudiosos ainda se dividiam entre a Teoria dos Miasmas e Teoria dos Germes. No final do sculo 19, contudo, tanto o conceito de am-

biente quanto a abordagem numrica do entendimento de problemas relacionados Sade Pblica estavam estabelecidos no raciocnio epidemiolgico, graas contribuio de pioneiros, como o francs Pierre Louis (1788-1872), que trabalhou com dados de pacientes internados, introduziu o mtodo estatstico na contagem dos eventos, revelou a letalidade da pneumonia em relao poca em que era iniciado o tratamento por sangria. J o francs Louis Villerm (1782-1863) investigou a pobreza, as condies de trabalho e suas repercusses na sade, bem como a estreita relao entre situao socioeconmica e mortalidade (por exemplo, o estado de sade dos trabalhadores das indstrias de algodo, l e seda). O ingls William Farr (1807-1883) trabalhou durante 40 anos no escritrio geral de registros da Inglaterra com a classificao das doenas, e a descrio das leis de epidemias (lei de Farr). considerado o pai da estatstica vital e da vigilncia. No entanto, a maior contribuio para a Epidemiologia nesse perodo creditada a John Snow por seu ensaio Sobre a maneira de transmisso da clera, publicado em 1855, no qual ele apresenta seus estudos observacionais de casos de clera ocorridos em Londres entre 1849 e 1854. O autor descreve o comportamento da clera por meio de dados de mortalidade, estudando, numa seqncia lgica, a freqncia e a distribuio dos bitos segundo a cronologia dos fatos e os locais de ocorrncia, alm de efetuar um levantamento de outros fatores relacionados aos casos, objetivando elaborar hipteses causais. Embora as idias de Snow tenham se desenvolvido a partir dos conceitos de Morgagni e Henle, nesse trabalho ficam subjacentes novos conceitos como causa/efeito, medida de ocorrncia, contraste e medida de efeito e controle de erro sistemtico (bias), alm de se apresentar a sistematizao da metodologia epidemiolgica que permaneceu, com pequenas modificaes, at meados do sculo 20(7). O raciocnio epidemiolgico estabelecido por Snow pode ser resumido pelos seguintes tpicos: 1. descrio do comportamento da clera, segundo os atributos de tempo, estado e pessoa; 2. busca de associaes causais entre doenas e determinados fatores por meio do exame dos fatos, avaliao das hipteses existentes, formulao de hipteses mais especficas, e obteno de dados adicionais para testar novas hipteses(7). Ainda no sculo 19, o francs Louis Pasteur (18221895) no s fundou as bases biolgicas para o estudo das doenas infecciosas, como tambm estudou outro conceito epidemiolgico importante: o conceito de resistncia do hospedeiro e imunidade(3). Robert Koch (1843-1910), tambm francs, que, juntamente com Pasteur, foi um dos fundadores da microbiologia, umeinstein. 2008; 6(3):375-7

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dos principais responsveis pela atual compreenso da Epidemiologia das doenas transmissveis e descobridor da relao causal entre M.tuberculosis e a doena, criou os postulados conhecidos hoje por Henle-Koch, que do nfase etiologia infecciosa das doenas. Os postulados so quatro: 1. a presena do agente deve ser sempre comprovada em todos os indivduos que sofram da doena em questo e, a partir da, isolada em cultura pura; 2. o agente no poder ser encontrado em casos de outras doenas; 3. uma vez isolado, o agente deve ser capaz de reproduzir a doena em questo, aps a sua inoculao em animais experimentais; 4. o mesmo agente deve poder ser recuperado desses animais experimentalmente infectados e de novo isolado em cultura pura(2). Sob a influncia da microbiologia, os estudos so concentrados no laboratrio e os demais ramos da medicina, subordinados a esse conhecimento. A formao do sanitarista centrava-se no laboratrio e a aplicao da Epidemiologia estendeu-se para as molstias no-infecciosas. Merece destaque o trabalho coordenado por Joseph Goldberger, que estabelece a etiologia carencial da pelagra, cujo controle de seus efeitos foi feito por estratificao da anlise. O incio do sculo 20, a Epidemiologia foi consolidada como disciplina cientfica atravs da criao do departamento de Epidemiologia em diversas Universidades pelo mundo. Wade Hampton Frost, lder do departamento de Epidemiologia da Johns Hopkins, estabeleceu as bases do estudo de coorte e a anlise de sobrevivncia como tcnica de anlise de dados. Na London School of Hygiene and Tropical Medicine, Austin Bradford-Hill, associando-se a Richard Doll, conduziu em 1947 o histrico estudo caso-controle sobre a relao do tabagismo com o cncer de pulmo, alm de ser identificado como responsvel pela introduo da alocao aleatria de pacientes (randomizao) em ensaios clnicos, considerado referncia para estudos caso-controle por seu rigor metodolgico, embora no tenham sido calculados os efeitos na forma de Odds Ratio, que mais tarde seria descrito como um mtodo para estimar razes de comparao por Jerome Cornfield em 1951, o que foi uma expressiva contribuio s estratgias de anlise de dados em estudos caso-controle. O desenvolvimento da metodologia epidemiolgica ocorre com a ampla incorporao da estatstica, no perodo ps-guerra, impulsionada em parte pelo aparecimento dos computadores, passando a cobrir um largo espectro de agravos sade. Os estudos de Doll e Hill, bem os estudos de doenas cardiovasculares desenvolvidos na populao da cidade de Framingham, EUA,einstein. 2008; 6(3):375-7

so dois exemplos da aplicao do mtodo epidemiolgico em doenas crnicas(7). Em 1950, John Gordon publica um artigo intitulado Epidemiology: old and new no qual faz consideraes sobre o envelhecimento das populaes. Em 1956, Gordon juntamente com outros autores publicam o artigo: The community problem in coronary heart disease: a challenge for epidemiological research, que olhava com otimismo para o papel instrumental que o conhecimento epidemiolgico poderia desempenhar na investigao das doenas crnico-degenerativas. Essa transio das doenas infecciosas para as doenas crnico-degenerativas impulsionou uma evoluo no conceito de causalidade, passando do modelo monocausal para o que chamamos de rede de causalidade, na qual o conceito de causa etiolgica d lugar ao conceito de fator predisponente ou risco para a doena(8). A primeira referncia rede de causalidade surgiu em 1960, em Epidemiology: principles and methods, livro texto de MacMahon e Pugh, onde toda a evoluo conceitual e metodolgica da Epidemiologia catalogada e organizada. Em 1965, Hill props nove critrios (ou aspectos de associao, segundo ele prprio) a serem considerados na distino entre uma associao causal e uma nocausal(9): 1. fora da associao; 2. consistncia; 3. especificidade; 4. temporalidade; 5. gradiente biolgico; 6. plausibilidade; 7. coerncia; 8. evidncia experimental; 9. analogia. A comparao entre os critrios de Koch e os de Hill mostra a evoluo de diferentes referenciais para o processo sade-doena. Enquanto no primeiro h expectativa da monocausalidade, no ltimo h a especificidade entre causa e efeito. Nos anos seguintes, a principal questo conceitual que vai chamar ateno a Epidemiologia a interao entre fatores causais, que era subjacente ao conceito de rede de causalidade. O estudo da interao entre anticoncepcionais orais e hipertenso na ocorrncia de fenmenos tromboemblicos uma referencia histrica da poca. O estudo de Marshall e Warren que mostra a associao entre lcera pptica e Helicobacter pylori exemplo da insuficincia da nomenclatura infecciosa/crnica e os estudos de gentica do cncer, que se multiplicaram nos ltimos anos, so exemplo do desafio de reviso da concepo etiolgica das doenas.

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Em 1985, Miettinen props o que chamou de funo de ocorrncia para descrever as relaes entre causa e efeito, que tem como correspondente subsdio de anlise de associao estatstica os Modelos Lineares Generalizados, cujo modelo particular de regresso logstica encontra larga aplicao. No entanto, Rothman chama ateno para a insuficincia desses modelos de natureza aditiva ou multiplicativa, porque a seleo de um modelo de interao de n-sima ordem tem natureza subjetiva e pode servir a um juzo de ajuste de dados, mas no instrui a inferncia para alm do universo estudado. Para superar esta dificuldade, Rothman props formas de clculo de efeitos por proposies lgicas de unio e interseco de conjuntos de fatores causais. Ele apresenta seu modelo geral de causalidade no qual sugere que, para a ocorrncia da doena, necessrio um conjunto de causas componentes. De forma simplificada, podemos interpretar como causa suficiente um conjunto de eventos e condies mnimos que inevitavelmente acarreta na ocorrncia da doena; algumas causas componentes, quando presentes em todas as causas suficientes alternativas, so chamadas causas necessrias(10). Hoje em dia, temos o conceito de processo de relaes causais que emprega o tratamento adequado de interaes dentro desses processos de causa. Krause afirma que as noes de causa e efeito, e em geral o determinismo perderam muito de sua importncia depois do advento da mecnica quntica, especialmente tendo-se em mente a interpretao probabilstica da mesma, devida a M.Born(11), embora ao mesmo tempo afirme que, na Medicina, a noo de causalidade seja indispensvel. Os estudos do epidemiologista canadense Pierre Philippe, tm sugerido teoria do caos um modelo causal alternativo. Em um estudo de 1992, Philippe testou o ajuste de diferentes modelos descrio de ocorrncia de sarampo em Nova York ao longo de vrias dcadas; ele encontrou que um modelo catico de auto-regresso seria o que melhor se ajustaria aos dados(12). Hoje em dia, a investigao da relao causal alcana o nvel molecular, e, segundo Susser, estamos no incio de uma nova era para a Epidemiologia(13). Nos ltimos

anos, alternativas de conhecimento e anlise vm sendo empregadas como mtodos bayesianos, lgica fuzzy e emprego dos sistemas de fractais e redes neurais. A Epidemiologia ocupa uma posio peculiar ao conciliar o papel de disciplina cientfica, produtora de conhecimentos originais sobre o processo sade-doena e, ao mesmo tempo, de campo profissional e participante dos esforos pelo cuidado da sade das populaes. Precisamos estar preparados para mudanas de paradigmas e para enfrentar os novos desafios de braos abertos. como disse Isaac Newton, O que sabemos uma gota, o que no sabemos um oceano.

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