Un factor de riesgo no es lo mismo que un factor causal

Resumen

Antecedentes

• En la investigación biomédica se piensa que se desperdicia mucho esfuerzo. Las recomendaciones para la mejora se han centrado principalmente en procesos y procedimientos. Aquí, adicionalmente sugerimos menos ambigüedad con respecto a las preguntas abordadas.

Métodos

• Aclaramos la distinción entre dos conceptos combinados, predicción y explicación, ambos abarcados por el término "factor de riesgo", y proporcionamos métodos y presentación apropiados para cada uno.

Resultados

• Los estudios de predicción de riesgos utilizan técnicas estadísticas para generar modelos contextualmente específicos basados en datos que requieren una muestra representativa que identifique a las personas en riesgo de condiciones de salud de manera eficiente (poblaciones objetivo para las intervenciones).
   
• Los estudios de predicción de riesgos no necesariamente incluyen las causas (objetivos de la intervención), pero pueden incluir sustitutos o biomarcadores de causas baratos y fáciles de medir.
   
• Los estudios explicativos, idealmente integrados en un modelo informativo de la realidad, evalúan el papel de los factores causales que, si se dirigen a las intervenciones, es probable que mejoren los resultados.
   
• Los modelos predictivos permiten la identificación de personas o poblaciones con un riesgo elevado de enfermedad, lo que permite focalizar intervenciones probadas que actúan sobre factores causales.
   
• Los modelos explicativos permiten la identificación de factores causales que se dirigen a las poblaciones para prevenir la enfermedad.

Conclusión

Garantizar una coincidencia clara de la pregunta con los métodos y la interpretación reducirá el desperdicio de investigación debido a interpretaciones erróneas.