Hacia 1965 la evidencia que vinculaba el tabaco con el cáncer de pulmón era lo bastante sólida como para que los opositores hubieran cambiado de táctica: pocos lo discutían; discutían lo que significaba. «Correlación no implica causalidad» era irrefutable por vía experimental: no se puede aleatorizar a personas para que fumen durante décadas. La medicina del trabajo afrontaba la misma trampa en miniatura: trabajadores expuestos a polvos y humos, con reclamaciones disputadas por empleadores y aseguradoras. La nueva Sección de Medicina del Trabajo de la Royal Society of Medicine pidió a Austin Bradford Hill, el estadístico detrás del ensayo de estreptomicina de 1948, que pronunciara su primer Discurso Presidencial.

La respuesta de Hill fue deliberadamente modesta. Ofreció nueve «puntos de vista» —fuerza, consistencia, especificidad, temporalidad, gradiente biológico, plausibilidad, coherencia, experimento, analogía— e insistió en que ninguno era necesario y que la lista no contenía reglas. Antes de cualquiera de ellos, dijo, hay que preguntar si la asociación se debe al azar o a una variable de confusión; los puntos de vista solo importan una vez que la asociación es real. El genio está en lo que hace la lista más que en lo que contiene: convierte una discusión sin árbitro en una con términos compartidos, de modo que un crítico debe atacar puntos de vista concretos en lugar de desestimar el problema con un gesto.

Funciona porque es honesta sobre la epistemología. La inferencia causal a partir de datos observacionales es un juicio, y Hill hizo ese juicio inspeccionable. Cada punto de vista nombra un modo de fallo distinto —la causalidad inversa falla en la temporalidad, las poblaciones escogidas a conveniencia fallan en la consistencia, un efecto real sin dosis-respuesta se ve distinto de uno confundido—, de modo que la evidencia se acumula añadiendo puntos de vista en lugar de volver a litigar los ya resueltos. El marco no necesita más matemáticas que contar estudios, y por eso viajó de la exposición al polvo a la seguridad de los fármacos y a las salas de los tribunales de responsabilidad civil por tóxicos en una generación.

Nueve preguntas, ninguna fórmula: el juicio hecho inspeccionable

Aleatorizar a personas hacia carcinógenos es poco ético, así que los datos observacionales necesitaban su propio estándar de prueba defendible en lugar de uno experimental prestado.

Reguladores, tribunales y aseguradoras necesitaban un procedimiento que pudieran examinar y contestar: la intuición privada de un estadístico no resuelve nada en una discusión pública.

Ninguno de los nueve es decisivo por diseño, lo que bloquea tanto la aceptación crédula como la negación refleja: una debilidad en un punto de vista no puede deshacerse de la evidencia.

Los puntos de vista no necesitan formato de datos ni más matemáticas que contar, así que se trasladan intactos de la exposición al polvo a la seguridad de los fármacos y al litigio.

Cuando los experimentos son imposibles, no finjas certeza con una regla de puntuación. Enumera las consideraciones y hacia dónde apunta la evidencia en cada una. Los marcos discutibles sobreviven más que las fórmulas en las que nadie cree.

El discurso se conoció como los criterios de Bradford Hill y es el marco más citado para la inferencia causal en epidemiología; una revisión de 2015 sobre su uso moderno ya acumulaba 457 citas. Los puntos de vista moldean cómo las agencias ponderan la carcinogenicidad y aparecen de forma habitual en litigios por responsabilidad de producto, donde los demandantes deben establecer la causalidad general. Hill nunca los llamó criterios y advirtió contra su uso como lista de verificación; tanto críticos como usuarios atribuyen a esa advertencia la durabilidad del marco. La epidemiología molecular sigue reinterpretando los puntos de vista para datos de biomarcadores y genómicos en lugar de descartarlo.

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Las fuentes

  1. The Environment and Disease: Association or Causation? Proceedings of the Royal Society of Medicine · pmc.ncbi.nlm.nih.gov
  2. Applying the Bradford Hill criteria in the 21st century: how data integration has changed causal inference in molecular epidemiology Emerging Themes in Epidemiology · pmc.ncbi.nlm.nih.gov