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Sinónimo de vínculo causal
La evaluación de la relación entre las proteínas sanguíneas y las enfermedades puede ayudar a comprender los mecanismos subyacentes y a identificar posibles nuevas dianas para el desarrollo o la reconversión de fármacos. Los niveles de proteínas pueden medirse directamente a partir de muestras de sangre, pero llevar a cabo este tipo de investigación para un gran número de proteínas es costoso y no permite establecer una dirección causal.
Los análisis mostraron cierta distinción entre los tipos de proteínas vinculadas a la hospitalización y las vinculadas a la asistencia respiratoria/muerte, lo que indica que pueden estar actuando mecanismos diferentes en estas dos etapas de la enfermedad.
Las etiquetas se han añadido a este comunicado de prensa como parte de un proyecto de la Academia de Ciencias Médicas que pretende mejorar la comunicación de las pruebas. Para más información, consulte: http://www.sciencemediacentre.org/wp-content/uploads/2018/01/AMS-press-release-labelling-system-GUIDANCE.pdf
El King’s College de Londres es una de las 35 mejores universidades británicas del mundo y una de las 10 mejores de Europa (QS World University Rankings, 2020/21) y se encuentra entre las más antiguas de Inglaterra. King’s tiene más de 31.000 estudiantes (incluyendo más de 12.800 postgraduados) de unos 150 países de todo el mundo, y 8.500 empleados. King’s goza de una excelente reputación por su enseñanza de primera clase y su investigación de vanguardia. El Instituto de Psiquiatría, Psicología y Neurociencia (IoPPN) de King’s es el principal centro de investigación en salud mental y neurociencias afines de Europa. Produce más resultados altamente citados (citas del 1% superior) sobre salud mental que cualquier otro centro (SciVal 2019) y en esta métrica hemos pasado del puesto 16 (2014) al cuarto (2019) en el mundo por resultados de neurociencia altamente citados. La investigación líder en el mundo del IoPPN ha hecho, y sigue haciendo, un impacto en cómo entendemos, prevenimos y tratamos las enfermedades mentales y otras condiciones que afectan al cerebro.
Ejemplo de relación causal directa
Hace poco me he mudado a una nueva casa y he empezado a hacer un viaje más largo para ir y volver del trabajo. Esto ha cambiado mis hábitos en algunos aspectos. Me he vuelto más eficiente a la hora de prepararme y salir por la puerta por las mañanas, he empezado a escuchar más podcasts y audiolibros, y estoy mucho más atento a las señales que me permiten saber cómo estoy progresando en mi viaje. Los números de las salidas de las autopistas cuentan los kilómetros que faltan para llegar al trabajo o a casa, y ahora presto atención a los puntos de referencia en el camino -una señal graciosa, un edificio llamativo- que me permiten saber que estoy a 10 o 15 minutos de distancia.
También presto atención a las señales de progreso en mi trabajo como responsable de seguimiento y evaluación (M&E), llevando la cuenta de los avances y logros de los proyectos de salud global en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill. Tenemos un nuevo proyecto, Data for Impact (D4I), financiado por la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID). Se centra en el fortalecimiento de la capacidad de las organizaciones de países de bajos recursos para generar y utilizar datos con el fin de mejorar los programas y las políticas de salud. Formo parte de un equipo que utiliza un nuevo diseño de proyecto y un enfoque de seguimiento y evaluación para que D4I siga su curso: el seguimiento de la relación causal (CLM).
Ejemplos de vínculos causales
– Varios modelos conocidos de medición del rendimiento de la contabilidad de gestión se basan en supuestos causales. Mientras que los usuarios de los modelos expresan su satisfacción y los relacionan con la mejora del rendimiento de la organización, la investigación académica, de las aplicaciones en el mundo real, muestra pocas asociaciones estadísticas fiables. Este artículo pretende ofrecer un debate sobre la “problemática” de la causalidad en un entorno de medición del rendimiento.
– El análisis indica que los entornos dinámicos, complejos e inciertos pueden desafiar cualquier confianza en modelos causales válidos. Debido a las limitaciones cognitivas y a los sesgos de juicio, los directivos pueden no trazar una comprensión correcta de la causa y el efecto de la creación de valor en sus organizaciones. Sin embargo, aun careciendo de esta validez, los modelos causales pueden apoyar el aprendizaje estratégico y funcionar como guías organizativas si son capaces de movilizar la acción directiva.
– Los directivos de las organizaciones que utilizan modelos causales deben tener claros los propósitos de sus modelos particulares y sus limitaciones. En particular, se observan dificultades a la hora de especificar las relaciones detalladas de causa y efecto y su potencial para comunicar y dirigir la atención. Por lo tanto, deben construir sus modelos para que se adapten a la finalidad concreta prevista.
Definición de vínculo causal
La causalidad (también denominada causación o causa y efecto) es la influencia por la que un acontecimiento, proceso, estado u objeto (una causa) contribuye a la producción de otro acontecimiento, proceso, estado u objeto (un efecto) en el que la causa es en parte responsable del efecto y el efecto depende en parte de la causa. En general, un proceso tiene muchas causas,[1] que también se dice que son factores causales para él, y todas se encuentran en su pasado. A su vez, un efecto puede ser causa o factor causal de otros muchos efectos, todos ellos situados en el futuro. Algunos autores han sostenido que la causalidad es metafísicamente anterior a las nociones de tiempo y espacio[2][3][4].
La causalidad es una abstracción que indica cómo progresa el mundo,[5] un concepto tan básico que es más apto como explicación de otros conceptos de progresión que como algo a explicar por otros más básicos. El concepto es como los de agencia y eficacia. Por ello, puede ser necesario un salto de intuición para captarlo[6][7]. En consecuencia, la causalidad está implícita en la lógica y la estructura del lenguaje ordinario[8].