Objetivo de la clase

Al finalizar la sesión, los estudiantes serán capaces de:

  • Comprender el concepto de gráficos acíclicos dirigidos (DAGs) y su aplicación en medicina.

  • Analizar el papel de los DAGs en la interpretación de test diagnósticos y sesgos en investigación clínica.

  • Resolver ejercicios prácticos utilizando DAGs para representar relaciones causales en escenarios médicos.

Desarrollo de la clase

3.1.2. Definición de DAGs

a. Definición clara y sencilla

Un gráfico acíclico dirigido (DAG) es una representación visual de variables conectadas por flechas (aristas dirigidas) que indican relaciones causales, sin ciclos (no puede volver al nodo de inicio).

b. Ejemplo

  • En medicina: Un DAG puede mostrar cómo fumar (A) causa cáncer de pulmón (B), y a su vez, cáncer de pulmón (B) afecta la supervivencia (C).

    • A → B → C (no hay retroalimentación: C no influye en A).

c. Habilidad blanda

  • Pensamiento crítico: Identificar relaciones causales vs. correlaciones espurias.

d. Actividad en contacto con el docente

  • Discusión grupal: Dado un caso clínico (ej. "Obesidad → Diabetes → Enfermedad cardíaca"), dibujen el DAG correspondiente.

e. Enlaces de referencia

3.1.3. Test Diagnósticos en DAGs

a. Definición

Los DAGs ayudan a visualizar sesgos en estudios médicos (ej. confusión, selección) que afectan la validez de un test diagnóstico.

b. Ejemplo

  • Confusión: Si edad (C) afecta tanto al consumo de alcohol (A) como al riesgo de cirrosis (B), el DAG sería:

    • C → A → B

    • C → B

c. Habilidad blanda

  • Toma de decisiones: Evaluar si un resultado diagnóstico es confiable o está sesgado.

d. Actividad con docente

  • Taller: Dado un estudio sobre "PCR como predictor de sepsis", identifiquen posibles variables de confusión y dibujen el DAG.

e. Enlaces

3.1.4. Ejercicios con DAGs en Medicina

a. Definición

Aplicación práctica de DAGs para resolver problemas de causalidad en investigación clínica.

b. Ejemplo

  • Ejercicio: "¿El uso de estatinas (A) reduce infartos (B) independientemente del colesterol (C)?"

    • DAG: A → B ← C

c. Habilidad blanda

  • Trabajo en equipo: Diseñar DAGs en grupos para casos complejos.

d. Actividad con docente

  • Role-playing: Un grupo representa variables (ej. "Fármaco", "Efecto adverso", "Edad") y otro dibuja el DAG en tiempo real.

e. Enlaces

Cierre de la clase

Actividad experimental práctica

  • Experimento: Usando DAGitty, modelen el efecto de "Ejercicio físico" (A) en "Depresión" (B), considerando "Soporte social" (C) como mediador.

Actividad autónoma

  • Tarea: Buscar un artículo médico con posible sesgo de confusión, dibujar el DAG y proponer ajustes.

Cuestionario Moodle (Formato .GIFT)

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// Pregunta 1 - Definición de DAG  
::DAGs - Definición::  
Un gráfico acíclico dirigido (DAG) es:  
{  
= Una representación de variables con flechas que indican causalidad, sin ciclos.  
~ Un gráfico circular para mostrar proporciones.  
~ Un mapa de correlaciones bidireccionales.  
~ Un modelo predictivo con retroalimentación.  
}  

// Pregunta 2 - Aplicación en medicina  
::DAGs en Medicina::  
¿Cuál es el uso principal de los DAGs en investigación médica?  
{  
= Identificar relaciones causales y sesgos.  
~ Reemplazar ensayos clínicos aleatorizados.  
~ Diagnosticar enfermedades automáticamente.  
~ Calcular dosis de medicamentos.  
}  

// Pregunta 3 - Ejemplo de DAG  
::Ejemplo de DAG::  
En el DAG "Fumar → Cáncer → Muerte", ¿qué implica la flecha?  
{  
= Causalidad directa.  
~ Correlación sin relación causal.  
~ Efecto aleatorio.  
~ Sesgo de medición.  
}  

// Pregunta 4 - Confusión  
::Variable de confusión::  
En un estudio sobre "Café → Infarto", si la edad afecta a ambas, la edad es:  
{  
= Una variable de confusión.  
~ Un mediador.  
~ Un resultado.  
~ Un instrumento.  
}  

// Pregunta 5 - Herramientas  
::Herramienta para DAGs::  
¿Qué plataforma permite diseñar DAGs interactivamente?  
{  
= DAGitty.  
~ PubMed.  
~ SPSS.  
~ Cochrane Library.  
}
Última modificación: viernes, 13 de junio de 2025, 11:09