Una de las virtudes del enfoque complejo es la integración del saber contemporáneo; tales desarrollos van constituyendo un cuerpo del saber proveniente del desarrollo contemporáneo de la ciencia que está transformando el cuadro científico del mundo. La epidemiología, ciencia básica de la salud pública, tiene como objeto de estudio los problemas de salud poblacionales y uno de sus más importantes propósitos ha sido identificar las causas o posibles causas de los problemas de salud que afectan a las sociedades humanas; de este modo el enfoque “de la complejidad” está llamado a transformar profundamente el marco teórico y conceptual de esta ciencia. Uno de los hitos históricos y más significativos en Epidemiología es el enfoque de la causalidad, que a partir de las investigaciones de factores de riesgo iniciadas a mediados del siglo pasado sentó bases para el surgimiento de un nuevo paradigma causal en epidemiología: el de la causalidad múltiple, paradigma que no ha sido superado hasta nuestros días, y que se enmarca en el enfoque lineal que ha predominado en las ciencias. Desde la perspectiva “de la complejidad”, la causalidad surge y se diluye en una topología de redes de interacciones no lineales distribuidas, donde se conjuga lo nuevo con lo viejo y de la cual emergen de abajo hacia arriba nuevos órdenes de complejidad autoorganizante con regulación de arriba hacia abajo. En esta nueva etapa cosmovisiva del mundo no tiene cabida el pensamiento reduccionista y lineal y se reivindica la autoorganización y emergencia desde las interacciones locales internas en la red de redes. No existen respuestas para el quehacer, se hace camino al andar......es necesario comenzar.
Palabras clave: CAUSALIDAD COMPLEJA, EPIDEMIOLOGIA, PROBLEMAS DE SALUD, CAUSALIDAD MULTIPLE.
Una de las primeras preguntas que me hice en mi primera aproximación a la teoría de la complejidad fue el alcance de su efecto transformador en el enfoque actual de las Ciencias de la Salud y de la Medicina en general, partiendo de que existe una clara distinción teórica y práctica entre ambas.
En especial mi mayor interés ha estado centrado en cómo esta teoría aún no bien conocida por nosotros, va a influir en el pensamiento científico y en el quehacer de las ciencias relacionadas con la salud.
Históricamente se ha reconocido que la microbiología, la clínica médica y las matemáticas representadas por las estadísticas son pilares en el eje de formación epidemiológico. A partir de la segunda mitad del siglo xx se incorpora el aporte de las ciencias sociales a esta especialidad, fundamentalmente la sicología, la antropología y la sociología tanto en la formación como en el desempeño de la especialidad, brindando nuevas herramientas a la investigación de los problemas de salud en las poblaciones humanas.
Sin embargo, los problemas de salud de las poblaciones humanas han ido evolucionando a través del tiempo. En un principio solo se vislumbraban como problemas de salud de la población, las grandes enfermedades epidémicas o pandémicas que azotaban poblaciones, países enteros, posteriormente se identificaron las enfermedades que afectaban a poblaciones o grupos humanos como consecuencia de la carencia de alimentos específicos, relacionados con determinadas vitaminas, así como se consideraron problemas de salud poblacionales las enfermedades que afectaban a los trabajadores por la labor que desempeñaban en la minería, la agricultura, la industria etc., más recientemente, las enfermedades o afecciones relacionadas con el modo, las condiciones, los estilos de vida, la sociedad, la biología humana, el ambiente, los servicios de salud, etc. De modo que actualmente se concibe como problema de salud, cualquier situación que afecta o con potencialidad de afectar la salud de las poblaciones.
Los problemas de salud no solo son enfermedades sino cualquier daño o riesgo que constituya un peligro presente o futuro para la salud de cualquier población. Estos problemas pueden ser causados por factores de origen físico, mecánico, químico o biológico e incluso psicológico o social o la acción conjunta de algunos o de todos ellos.
El propósito fundamental de la Epidemiología como ciencia, es, ha sido y será, identificar y estudiar las principales causas que provocan, permiten o facilitan la ocurrencia de estos problemas con el objetivo de ofrecer soluciones para evitarlos, disminuirlos, eliminarlos o erradicarlos, según sea la naturaleza del problema y las posibilidades de actuar sobre ellos.
Existen profesionales prestigiosos que desde la pasada centuria han opinado acerca del papel que a través de la historia, le ha correspondido a la Epidemiología como ciencia.1
En este campo, a partir de la segunda mitad del siglo xx se enfrentan dos corrientes: la Epidemiología Social, abanderada de la nueva epidemiología latinoamericana, de un discurso teórico marxista, seguidora de las ideas de Higiene Social surgida en la Francia y Alemania de la segunda mitad del siglo XVIII, muy limitada actualmente en la práctica por lo poco que puede hacer en el contexto actual de la realidad globalizadora neoliberal que vive América Latina y la Epidemiología Clínica surgida en las Universidades de Yale y Mac Master de los Estados Unidos de Norteamérica y Canadá respectivamente y posteriormente extendida a Oxford en Inglaterra y a diversas Universidades en España. Esta última tendencia fuertemente neopositivista, apoyada por los grandes fabricantes y comercializadores de nuevas tecnologías, laboratorios de producción de medicamentos y vacunas, se ha apropiado de gran parte de la investigación científica y del quehacer médico en los países desarrollados, especialmente de Europa y Norteamérica en contraposición a una Epidemiología socialmente comprometida2,3 (Breihl J. La sociedad, el debate de la modernidad y la nueva epidemiología. [Conferencias].En: Congreso de Epidemiología. Río de Janeiro, 1998. Versión en disquette).
Mientras, los diseños de investigación experimentales, en especial los ensayos clínicos aleatorizados, los megaensayos clínicos, las revisiones periódicas y el metaanálisis, magnificaron la función de las leyes probabilísticas, a extremos tales, que a finales del siglo xx, surge un nuevo poder en medicina: “La Medicina Basada en la Evidencia”; para la cual no existe mejor “evidencia científica” que la obtenida mediante la investigación experimental, convenientemente empoderada por los dueños de la gran industria médica, en un mundo cada vez más globalizado.
La estadística probabilística o inferencial ha jugado un papel protagónico en las investigaciones analíticas y experimentales, como herramienta imprescindible para la realización de las investigaciones causales en epidemiología, convirtiendo los supuestos hipotéticos en verdades demostrables mediante la refutación probabilística.
Es de reconocer, que la Epidemiología, al igual que el resto de las ciencias, ha avanzado tanto en la investigación como el sistema lineal ha resultado lo suficientemente “bueno” es decir, se ajusta a los propósitos de la investigación epidemiológica. Sin embargo, los problemas que se relacionan con la salud de las poblaciones humanas, son problemas generalmente asociados a la conducta, al comportamiento, a los hábitos, en general a las condiciones de vida social, problemas generados por la compleja relación hombre-ambiente-sociedad. Hasta el momento, que nosotros conozcamos, no disponemos de metodologías de investigación para abordar los problemas epidemiológicos de sistemas no lineales o complejos. Las investigaciones epidemiológicas y experimentales, e incluso la investigación social, asumen simplicidad o linealidad de los problemas que abordan, es decir investigamos problemas complejos asumiendo criterios y principios de linealidad, lo que por supuesto conduce a un cierto grado de inexactitud en los resultados, que será mayor cuánto más distante del equilibrio se encuentre el sistema objeto de indagación.
Al incorporar la teoría de la complejidad, el pensamiento epidemiológico deberá transitar hacia un cambio sustancial, donde si el problema de salud lo requiere, lo simple y lineal será sustituido por lo complejo y caótico, no aleatorio, no indeterminista, como el de la ciencia habitual; sino un caos determinista, tras cuyo aparente desorden existe un orden discernible. La complejidad considera la creatividad ontológica del mundo, es decir la coexistencia de múltiples alternativas posibles, es el papel creativo del desorden, de las inestabilidades, del azar, del caos, de las asimetrías. Es el dinamismo ontológico del mundo, incluye una nueva comprensión del origen emergente y de la índole auto-organizante del mundo. Propone el fin del determinismo objetual: de la centralidad de los objetos a la centralidad de las redes distribuidas emergentes. Sus postulados plantean que las cosas del mundo no están “listas” y “terminadas” y esperando por nosotros para que “las conozcamos”, es decir que nuestro saber tiene límites. El enfoque de la complejidad significa la presencia de interacciones “locales” no lineales, conectividad, retroalimentación, reconocimiento de patrones propios, redes distribuidas, complejidad emergente, creatividad e innovación, flexibilidad y orientación al cambio. El pensamiento complejo significa entender el carácter fortuito de la vida, los límites del saber acerca de la vida, la no predictibilidad de la emergencia de nuevas formas de vida, la precariedad de la vida bajo la globalización neoliberal (Sotolongo PL. La búsqueda de la verdad o de un saber verdadero. En: Los caminos hacia el saber o epistemologías. Material del curso de este título en Universidad para todos [Tabloide]; Sotolongo PL. La incidencia en el saber social de una epistemología de la complejidad contextualizada. Edit. Instituto de Filosofía CITMA [Monografía en CD Rom, Ed. Genesis Multimedia]. La Habana, 2002; Sotolongo Codina PL. Summary of main ideas at the 1-St Havana Complexity Seminar, January 7th-11 th. Presentado en el Taller “Complejidad y Filosofía”. Bostón, 2002).
Uno de los grandes desafíos de la Epidemiología son los estudios de causalidad, tema polémico, debatido y controvertido. Los detractores de la Epidemiología sostienen la incapacidad de esta ciencia para dar respuesta a tal reto y argumentan que los estudios realizados en las investigaciones epidemiológicas analíticas no han sido suficientemente esclarecedores y que la aplicación práctica de sus resultados no ha alcanzado el impacto esperado en lo que respecta a la morbilidad de las enfermedades objeto de estudio; ¿podría ser posible que las inexactitudes que se le atribuyen a la Epidemiología en lo que respecta a los estudios de causalidad, esté relacionada en alguna medida con el modelo de investigación utilizado, que parte del supuesto de que los problemas de salud son simples y lineales?4,5
En una primera etapa del desarrollo evolutivo de la Epidemiología como ciencia, el modelo paradigmático de causalidad era el modelo de causas únicas-efectos únicos, modelo que pronto fue sustituido por el de causas múltiples-efectos únicos. Ambos modelos resultaron útiles, en sus inicios, para estudiar y controlar las enfermedades transmisibles, principales causas de morbilidad y mortalidad en el mundo hasta que el descubrimiento de los antibióticos, la aparición de nuevas y eficaces vacunas y la mejoría de las condiciones de vida, unidos a mejoras sociales, laborales y de las políticas de salud, lograron incrementar la esperanza de vida y con ello, invertir el cuadro de la mortalidad, fundamentalmente en los países desarrollados.6
A la luz de la teoría de la complejidad y del enfoque de temporalidad que se incorpora a esta nueva teoría, ¿cabría reconsiderar la vigencia de los postulados de causalidad establecidos por Bradford Hill a punto de partida de estudios paradigmáticos de factores de riesgo realizados hace más de 50 años?
Aún no tenemos respuestas a las anteriores inte-rrogantes.
El concepto de causalidad compleja no niega la existencia de la causalidad lineal, solo permite estudiar un sistema que es complejo en la naturaleza, desde la perspectiva de la complejidad y no desde la perspectiva de la simplicidad, mientras que los sistemas no complejos se pueden seguir estudiando desde la perspectiva de la simplicidad. En la realidad, los problemas son dinámicos, un mismo fenómeno en el tiempo, puede variar desde un estado de equilibrio hacia uno de no equilibrio, la simplicidad y la complejidad, en ocasiones se pueden alternar.
En teoría, los sistemas simples o no complejos se reconocen como tales por la trayectoria o dinámicas estables que generan en su movimiento, son sistemas cerrados que se mantienen en estado de equilibrio o muy próximo al mismo, la magnitud de las causas que los provocan se corresponden con efectos de intensidad similares y el tiempo es un factor externo, inherente al proceso o fenómeno que se estudia.
Sin embargo los sistemas complejos, son sistemas abiertos sensibles a pequeñas variaciones de sus condiciones iniciales, de sus fluctuaciones internas y/o fluctuaciones externas que los desestabilizan, esta quiebra del viejo equilibrio no termina muchas veces en caos o destrucción, sino en la creación de una estructura totalmente nueva en un nivel superior. Esta nueva estructura puede ser más diferenciada, internamente interactivo y compleja que la antigua, y necesita más energía y materia (y, quizás, información y otros recursos) para sostenerse. Refiriéndose principalmente a reacciones físicas y químicas, pero llamando ocasionalmente la atención sobre fenómenos sociales análogos, Prigogine denomina a estos sistemas nuevos y más complejos, “estructuras disipativas” (Caraballoso M. Causalidad en Epidemiología. Trabajo referativo para optar por la categoría docente de profesora titular. Ciudad Habana, Facultad de Salud, 1995; Sotolongo PL. Cuadro síntesis de algunos contenidos. Módulo II. Materiales del Curso de Complejidad. Ciudad Habana, Instituto de Filosofía, 2002). ]]>
Las Teorías de Prigogine (1917-2002) se han puesto en práctica en el estudio de los sistemas biológicos e incluso han servido como modelo para desarrollar teorías en campos como la economía, la meteorología y la dinámica de la población. Su obra “Las leyes del caos” (1979) ayuda a los profanos en la materia a comprender sus investigaciones, ya que él consideraba esta tarea parte de la labor de un científico. También publicó “Introducción a la termodinámica de los procesos irreversibles” (1947).7
Como es de suponer, sistemas complejos abundan en la naturaleza y en la sociedad y aunque muchos científicos, sobre todo, de la escuela marxista, los han reconocido e identificado, no existía hasta el momento una metodología científica coherente, capaz de abordarlos en su realidad. La ciencia, hasta ahora, se había limitado a estudiarlos utilizando las herramientas e instrumentos que les brinda el único modelo hasta el momento existente, el modelo lineal, que presupone o fija condiciones estables (de laboratorio) para aproximarse a esta realidad.8
Descubrimientos científicos relacionados con las ciencias de la complejidad se vienen realizando desde el pasado siglo, muchos de sus antecedentes se encuentran en las ciencias naturales, por ejemplo “el credo determinista de Laplace” llegó a su fin en 1927 con Werner Karl Heisenberg (1901-1976) físico y Premio Nobel alemán, que desarrolló un sistema de mecánica cuántica y cuya indeterminación o principio de incertidumbre ha ejercido una profunda influencia en la física y en la filosofía del siglo xx.9,10
Un demoledor y definitivo golpe al “credo” de que solo mediante las leyes probabilísticas es posible obtener conocimiento científico “causal” y al postulado de que a grandes causas corresponden siempre grandes efectos y viceversa lo aportó un descubrimiento “casual” realizado en 1961 por el meteorólogo del Massachussets Institut of Technology (MIT), Edward Lorenz, quién, un año antes había realizado predicciones probabilísticas del tiempo con 12 ecuaciones y 6 cifras decimales y posteriormente solo utilizó 3 cifras decimales, quedó sorprendido de las diferencias en los pronósticos. Así surge la teoría del caos. Al efecto que tienen las pequeñas diferencias iniciales se les dio el nombre de “efecto mariposa”.
Lorenz intentó encontrar un sistema menos complejo que dependiera sensitivamente de las condiciones iniciales, simplificó el sistema de ecuaciones, se quedó con tres ecuaciones y finalmente observó que los resultados seguían dependiendo de las condiciones iniciales, un comportamiento aparentemente hecho al azar, sin embargo, al verlos en un gráfico, la salida quedó en un espiral doble, un número 8 invertido, como las “alas de una mariposa”....Las ecuaciones de Lorenz son definitivamente ordenadas, nunca se pararon en un punto, ni se repitieron, o sea, no son periódicas.11 ]]>
La geometría fractal ha realizado aportes fundamentales a la teoría de la complejidad, quizás la característica más citada, incluso por el propio formulador de la teoría, el ingeniero francés Benoit Mandelbrot (1975), sea la de que un objeto fractal puede ser subdividido reiteradamente, hasta el infinito, presentando en cada una de estas iteraciones una semejanza con el conjunto. Una representación gráfica de este fenómeno está en las ramificaciones o arborescencias, tan típicas, del sistema pulmonar, nervioso o sanguíneo del cuerpo humano, en el que cada parte se asemeja al todo.11
El análisis fractal pone de manifiesto qué y cómo la constancia genera innovación, qué y cómo lo idéntico es distinto, o en otras palabras, qué y cómo lo cuantitativo puede adquirir trascendencia cualitativa. Un ejemplo de esto lo tenemos en la variable cuantitativa tamaño del grupo, la cual tiene trascendencia cualitativa. En efecto, dentro de ciertos límites, al aumentar el número de miembros, varían esencialmente el estilo de vida y los problemas del grupo hasta el extremo de que se puede afirmar en determinados supuestos que se está ante un grupo nuevo.
En general, los fenómenos psicológicos y sociales tienen propiedades fractales: la conducta imitativa, los procesos de enculturación y de socialización, la organización formal de las empresas, la transmisión de rumores, etcétera.
Otra teoría que fundamenta la ciencia de la complejidad es la denominada “Teoría de los conjuntos Borrosos”. Desde la década de los sesenta, y sin entrar en los antecedentes, Lofti A. Zadeh (1965), un ingeniero iraní que trabaja en Berkeley, viene elaborando una teoría de los conjuntos borrosos (fuzzy sets), que trata de formalizar en un modelo lógico y matemático lo impreciso, lo difuminado, lo indeterminado, lo difuso, etcétera.
Un conjunto borroso no cumple los principios aristotélicos de contradicción y de tercero excluido. Esto significa que una cosa puede pertenecer y no pertenecer a la vez a un mismo conjunto, simplemente porque los criterios de pertenencia no son nítidos. ]]>
A partir de ahí, las operaciones lógicas no responden a la estadística de la probabilidad ni por tanto a la frecuencia de un fenómeno, sino que construyen el razonamiento en términos de posibilidad, que son cualitativos y se refieren a las capacidades y virtualidades.
El tema de la continuidad y la discontinuidad, que late en la lógica difusa, está también presente en otra teoría, que se mueve en un ámbito muy diferente a aquélla, la llamada “Teoría de las Catástrofes”.
A comienzos de los años setenta, el matemático René Thom (1972) presentaba una teoría de la morfogénesis y la estabilidad estructural, conocida poco después como teoría de las catástrofes, nombre que si bien tiene connotaciones que parecen haber contribuido al interés por esta teoría también es fuente de malentendido porque su denotación levanta falsas expectativas acerca del objeto tratado por esta.
Sobre una base topológica pero también filosófica, esta teoría describe los cambios “repentinos” que ocurren en un sistema sin perjuicio de su estabilidad o continuidad; expresado con otras palabras, que el sistema consigue mantenerse gracias a una maniobra de subsistencia.
Christopher Zeeman (1977) ha hecho de esta teoría, que en principio es descriptiva, una teoría predictiva y en este sentido la ha aplicado a la comprensión de comportamientos sociales, tanto animales como humanos, desde la agresión en el perro, los motines en las cárceles y las reacciones de la Bolsa de valores, hasta los conflictos internacionales. ]]>
A nivel psicosocial, la teoría de las catástrofes podría contribuir a un esclarecimiento de procesos como la toma de decisiones o los cambios bruscos de opinión. Y parece especialmente aplicable al proceso de socialización, entendido éste como una sucesión de crisis cuyas alternativas van desarrollando socialmente al sujeto, esto es, forman su personalidad en el doble aspecto individual y social.
La teoría de Thom es objeto de polémica. En parte pero sólo en parte, por la carga ideológica que contiene. Sin embargo es posible hacer una lectura no conservadora de ella, que permitiría profundizar en los procesos de que trata.
En el terreno de la salud, la teoría de la complejidad ha sido útil para investigar el pronóstico de algunas epidemias, utilizado además de los métodos de cálculos convencionales, el concepto de “espectro de potencia”, lográndose identificar atractores extraños en la epidemia.12
WM Shaffner y M Kot aplicaron un método de reconstrucción de atractores al estudio de enfermedades epidémicas, varicelas, sarampión, parotiditis. Utilizaron datos obtenidos en años en que no existía una vacunación masiva (fig. 1). En el siguiente ejemplo se trata de casos de sarampión. Para cada enfermedad hay una serie temporal que registra el número de casos notificados por mes. Sus resultados muestran que en cada caso parece existir un atractor bidimensional (fig. 2). Llama la atención que la dinámica de la enfermedad en ambas ciudades tiene un comportamiento muy similar. Según May (notable físico y ecólogo) esta dinámica corresponde a un “atractor caótico de baja dimensión” y explica que la dificultad en detectar caos está en que los datos registrados corresponden a datos agregados de diferentes partes de la ciudad y no exactamente a los datos reales. Los autores de estas investigaciones plantean combinar ambos métodos (convencional y de atractores). Ambos modelos juntos actúan mejor.13
Fig. 2. Reconstrucción de los atractores extraños (izquierda) y de las aplicaciones de Poincaré (derecha) para los datos del sarampión de la figura 1.
Fuente: WM Saffner y M Kof. Citado por Stemart I. En: ¿Juega Dios a los Dados? Ed. Critica SA. Barcelona, 1998: 302.
El ejemplo anterior, muestra algo de lo que se ha realizado en el terreno de la Epidemiología con el propósito de adentrarse en aplicaciones de la teoría de la complejidad; sin embargo, son pasos incipientes y aún no muy esclarecedores. En este caso, técnicas estadísticas convencionales de análisis de series cronológicas aún tienen mayor alcance, valor explicativo y mejor uso pronóstico. No obstante, es mi opinión, que estos estudios y aplicaciones preliminares no deben ser rechazados por incompletos y aún carentes de utilización práctica, sino ampliados y perfeccionados.
Después de valorar las circunstancias diversas que dieron origen a ese problema de salud, a partir de los fundamentos teóricos que aportan las teorías de la complejidad, pienso que se puede plantear la hipótesis siguiente:
Se ha producido un brote de IIH (fig. 3) por gérmenes predominantemente gram negativos en un servicio de oftalmología donde se producían lentos, pero consistentes cambios en las condiciones iniciales de diferentes dinámicas que se encontraban interactuando en estado de equilibrio: la dinámica de vida bacteriana autocontrolada y autoorganizada en el medio ambiente, la de las estructuras del globo ocular, las relacionadas con la flora normal de las manos, etcétera.
Fig. 3. Pacientes operados e infectados. Hospital Oftalmológico. 19-25 de noviembre de 1992.
Fuente: Ramis RM. Brote epidémico de endoftalmitis bacteriana. Trabajo para optar por el II Grado de Especialidad. Instituto Nacional de Higiene y Epidemiología. Diciembre, 2003.
Al producirse pequeños cambios en las condiciones iniciales (violaciones de las normas habituales), se produjeron grandes alteraciones en esas dinámicas (la infección y su diseminación), con potencial epidémico (contaminación/inflamación/infección/ recuperación/complicación/minusvalía/enucleación), donde se conjuga lo nuevo (control de las infecciones, cambios en la política de desinfección, uso de nuevos antisépticos, etc.) con lo viejo que ya apareció, intercambiando flujos de masa, energía, información y sentido. Emerge en el salón de operaciones una nueva dinámica de fase, con nuevos órdenes de complejidad autoorganizante de abajo hacia arriba y de regulación de arriba hacia abajo. ]]>
Para verificar esta hipótesis en los términos en que ha sido enunciada, se necesitan herramientas que permitan estudiar esta realidad desde diferentes enfoques; planteamos entonces que es necesario: reconocer si estamos en presencia de un sistema simple o complejo y buscar instrumentos útiles, para entender y explicar mejor lo que está sucediendo desde la perspectiva de la complejidad y encarar con mayor certeza sus posibles soluciones.
Para muchas de estas preguntas aún no tenemos respuestas, lo cierto es que todo parece apuntar a que esta nueva teoría aplicada a las Ciencias de la Salud y especialmente a la Epidemiología, abre un nuevo camino e inexplorado en el cual queda mucho por andar.
El enfoque de la causalidad basado en la complejidad, propone un modelo de análisis diferente, donde las causas no son ni únicas, ni múltiples, sino complejas. Los modelos teóricos para el abordaje de la causalidad bajo el supuesto de la complejidad no están completamente elaborados, diríamos que se están construyendo en estos momentos, por lo que no existe una extensa documentación en lo que respecta a su aplicación práctica en todas las ramas del saber, esto significa que estamos hablando de una teoría en construcción.
Como epistemologías, las teorías de la complejidad proporcionan un nuevo modo de aprehender la realidad y ayudan a una comprensión menos reductora de los procesos básicos del comportamiento y la realidad social. Se orienta a superar la dicotomía objetos-procesos en nuestra visión ontológica del mundo, jerarquizando el papel de las redes distribuidas de componentes en interacciones dinámicas locales de índole no lineal, es decir, que presentan fuerte sensibilidad a la variación de las condiciones iniciales, y capaces de hacer eclosión de manera auto-organizada –es decir, espontánea, en pautas o patrones de comportamiento correlacionado globales que plasman la emergencia de nuevos órdenes de complejidad.
La causalidad compleja parece abrirse paso como un nuevo paradigma causal en Epidemiología, que en esta ocasión tiene como punto de partida la transformación en la integración del saber contemporáneo, la relación dialógica entre los principios de orden y desorden, a la vez concurrentes y antagónicos, el proceso recursivo en el cual los productos y los efectos son, al mismo tiempo, causas y productores de aquello que los produce (idea que rompe con la causalidad lineal) y la presencia del principio hologramático (que a similitud de la física, es el menor punto de la imagen del holograma que contiene casi la totalidad de la información del objeto representado).
En lo internacional y en lo nacional, en lo universal y en lo singular, en lo teórico y en lo práctico, la Epidemiología debe reconsiderar mucho de sus supuestos actuales, los que hasta ahora han funcionado como verdades absolutas ya que categorías universales, relacionadas con todas las ramas del saber científico como: determinismo e indeterminismo, causalidad y casualidad, están siendo reformuladas a la luz de la teoría de la complejidad.
One of the virtues of the complex approach is the integration of contemporary know-how; such developments are creating the set of knowledge coming from the contemporary development of Science that is changing the scientific picture of the world. Epidemiology, basic science of the public health care, has population health problems as object of study and one of the main purposes of this branch has been to identify causes or probable causes of health problems affecting human societies. In this way, “complexity” approach is set to deeply change the theoretical and conceptual framework of this science. One of the historical and most significant hallmarks in Epidemiology is the causality approach that, based on risk factor research works started at the middle of the last century, laid the foundations for the emergence of a new causal paradigm in Epidemiology, i,e. multiple causality, a paradigm that has not been overcome to date and is set within the bounds of the linear approach prevailing in Sciences. From the perspective of “complexity”, causality emerges and dilutes into a set of networks of non-linear distributed interactions where the new and old things combine and new orders of self-organizing complexity regulated from top to bottom emerge from bottom to top. In this new stage of the world, reductionist and linear thoughts have no place and self-organization and emergency from the internal local interactions of the network of networks are recognized. There are no answers for the work, new paths should be opened up...it is necessary to start up.
Key words: COMPLEX CAUSALITY, EPIDEMIOLOGY, HEALTH PROBLEMS, MULTIPLE CAUSALITY.
Recibido: 23 de enero de 2004. Aprobado: 2 de abril de 2004.
Reina Milagros Ramis Andalia. Escuela Nacional de Salud Pública. E-mail: rina. ramis@infomed.sld.cu
1 Médica. Master en Salud Pública. Profesora Asistente de Epidemiología. .