21 de janeiro de 2026
ASSOCIAÇÃO VERSUS CAUSALIDADE
Começamos este post relembrando que associação e causalidade não são sinônimos:
- Associação: indica relação entre variáveis. Por exemplo, sejam as variáveis X e Y, que são frequentemente encontradas juntas em uma população ou condição de saúde e, portanto, dizemos que X possui associação ou correlação com Y. Tal associação pode ser devido a uma relação de causa-efeito, mas também pode ser devido ao acaso ou à presença de fatores de confusão.
- Causalidade: indica relação causa-efeito comprovada entre variáveis. Assim, a presença da variável X é causada pela presença da variável Y em uma determinada população.
Para exemplificar, a confusão entre estes dois termos foi abordada no artigo Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates, publicado em 2012 no The New England Journal of Medicin [1]. Este artigo relaciona, de modo ilustrativo, o maior consumo de chocolate com a maior quantidade de prêmios Nobel conquistados por um país. O objetivo do autor foi diferenciar associação de causalidade e alertar sobre a importância da adoção de critérios adequados para estabelecer uma relação causal (causa-efeito) entre dois fatores ou variáveis.
CRITÉRIOS DE CAUSALIDADE
Como, então, é possível distinguir, de modo mais sistematizado e objetivo, o que é associação e o que é causa?
Bom, vamos lá! Em 1965, Austin Bradford Hill, epidemiologista e estatístico inglês, pioneiro em ensaios clínicos randomizados, publicou o artigo O Ambiente e a Doença: Associação ou Causalidade [2]. O objetivo do estudo relatado no artigo foi investigar uma associação causa-efeito entre tabagismo e câncer de pulmão e, devido ao seu importante papel em diferenciar os termos “associação” e “causalidade”, o artigo é amplamente referenciado até hoje quando o tema é causalidade.
Assim, para apoiar nesta distinção, utilizamos os critérios de causalidade propostos por Bradford Hill e que estão apresentados e exemplificados no Quadro 1.
Quadro 1. Critérios de causalidade de Bradford Hill [2,3]
| Critério | Definição | Exemplos | |
| 1 | Força da associação | Em um estudo, a força da associação entre os fatores ou variáveis pode ser estimada pelas medidas de tamanho de efeito (medidas-resumo), como risco relativo, odds ratio e hazard ratio, por exemplo. Quanto maior a força de associação entre os fatores ou variáveis, maior a probabilidade de haver causalidade. | Nas décadas de 1840 e 1850, um estudo muito famoso do britânico John Snow identificou fatores associados com a epidemia de cólera da época, indicando maior mortalidade relacionada a alguns reservatórios de água. Apesar de não identificar a causa da doença, uma vez que não se tinha o conhecimento de bactérias, a força de associação foi importante para o controle da epidemia [4] |
| 2 | Consistência | A associação entre os fatores ou variáveis é observada com frequência, e de modo consistente, em diferentes populações e/ou diferentes estudos. Quanto maior a consistência da associação, maior a probabilidade de haver causalidade. | Inúmeros estudos apontam para a existência de uma associação entre tabagismo e câncer de pulmão, logo, pode-se dizer que há consistência nessa associação. |
| 3 | Especificidade | Uma causa, um efeito; um efeito, uma causa. Quando há especificidade na associação entre a causa e o efeito, há maior a probabilidade de haver causalidade. | Presença de especificidade: somente o vírus HIV pode causar AIDS; AIDS é causada apenas pelo vírus HIV. Síndrome de Down é causada somente pela trissomia do cromossomo 21; a trissomia do cromossomo 21 não causa outra doença além de Síndrome de Down. Ausência de especificidade: câncer de pulmão está associado a vários fatores, além do tabagismo; tabagismo está associado a várias outras doenças, além de câncer de pulmão. |
| 4 | Temporalidade | O fator causal deve preceder o fator efeito. A temporalidade, assim como a evidência experimental, é um critério essencial para estabelecer causalidade. | A exposição ao cigarro deve preceder o câncer de pulmão para podermos afirmar que fumar é um fator de risco para desenvolver essa doença. |
| 5 | Gradiente dose-resposta | Quando há gradiente dose-resposta, há maior probabilidade de haver causalidade. | Quanto maior o tempo/intensidade da exposição ao álcool, maior o risco de cirrose |
| 6 | Plausibilidade | A plausibilidade recorre ao conhecimento atual e, a partir disso, da lógica intrínseca à relação causal. É importante enfatizar que a plausibilidade científica está relacionada à lógica fisiopatológica por trás da associação. Quando há plausibilidade, há maior probabilidade de haver causalidade. | Como exemplo, é possível que o mecanismo de ação de um anti- helmíntico justifique o seu uso em uma infecção viral |
| 7 | Coerência | A coerência está relacionada ao conhecimento global sobre um tema. Em inúmeras situações, já existe um conhecimento prévio e informações bem estabelecidas. Considerando isso, para que haja coerência, a nova evidência não deve se opor à evidência atual. Quando há coerência, há maior probabilidade de haver causalidade. | Introduzir anti-helmíntico para tratamento infecção viral não seria coerente, uma vez que sempre tratamos infecções virais com medicamentos anti-virais. |
| 8 | Analogia | A analogia é uma característica que depende da transferência de um determinado conhecimento sobre um determinado mecanismo para situações antes não relacionadas, mas que apresentam efeitos semelhantes. Quando há analogia, há maior probabilidade de haver causalidade. | O tabagismo está associado ao câncer de pulmão; por analogia, o consumo de cigarro de cannabis poderia, também, se associar ao câncer de pulmão. |
| 9 | Evidência experimental | Quando possível e ética, a evidência experimental (intervenção) é um critério importante para determinar relação de causa e efeito. Quando há evidência experimental, há maior probabilidade de haver causalidade. | Um ensaio clínico randomizado cujos resultados mostram que a redução dos níveis de colesterol LDL se associou a menor risco de eventos cardiovasculares. |
ATIVIDADE PRÁTICA
Você pode utilizar estes critérios para avaliar estudos que se proponham a identificar uma associação causal. Pratique agora aplicando os critérios de Bradford Hill no artigo citado anteriormente Chocolate Consumption, Cognitive Function, and Nobel Laureates, publicado em 2012 no The New England Journal of Medicine [1] (https://www.nejm.org/doi/10.1056/NEJMon1211064?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%20%200pubmed).
CONCLUSÃO
É fundamental compreender que a associação entre variáveis pode ser devida a uma relação causal, ao acaso ou, simplesmente, ser espúria. Desse modo, os critérios de Bradford Hill são úteis para apoiar ou refutar uma hipótese de causalidade.
AUTORES
Versão 1 – 19/04/2022
André Magalhães Guedes de Souza, Arthur Vinícius Tafarello Farto, Marcela Almeida Bazaga e Sandro Enzo Ikezili. Estudantes da graduação de Medicina da Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
Rachel Riera. Professora associada, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
Versão 2 – 21/01/2026
Daniele Ho, farmacêutica, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
Rachel Riera, Professora associada, Disciplina de Medicina Baseada em Evidências, Escola Paulista de Medicina (EPM), Universidade Federal de São Paulo (Unifesp).
CITAR COMO: de Souza AMG, Ho D, Farto AVT, Bazaga MA, Ikezili SE, Riera R. Critérios de causalidade de Bradford Hill. Postado em 21/01/2022. Estudantes para Melhores Evidências. Disponível em: [adicionar link da página da web]. Acessado em: [adicionar dia, mês e ano de acesso].
REFERÊNCIAS
1. Messerli FH. Chocolate consumption, cognitive function, and Nobel laureates. N Engl J Med. 2012;367(16):1562-4. doi: 10.1056/NEJMon1211064. Epub 2012 Oct 10. PMID: 23050509.
2. Hill AB. The environment and disease: association or causation? Proc R Soc Med. 1965;58(5):295-300. PMID: 14283879; PMCID: PMC1898525.
3. Fedak KM, Bernal A, Capshaw ZA, Gross S. Applying the Bradford Hill criteria in the 21st century: how data integration has changed causal inference in molecular epidemiology. Emerg Themes Epidemiol. 2015 Sep 30;12:14. doi: 10.1186/s12982-015-0037-4. PMID: 26425136; PMCID: PMC4589117.
4. Snow J. On the mode of communication of cholera. 2nd ed. London: Churchill, 1855.