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Forensic Epidemiology: Principles and Practice – Michael D. Freeman, Maurice P. Zeegers – 1st Edition

Descripción

En el Signo de los Cuatro, Sherlock Holmes le comentó al Dr. Watson que una vez que hayas eliminado lo imposible, lo que quede, sin importar cuán improbable sea, debe ser la verdad. Fue inflexible al respecto, repitiéndolo dos veces más en la misma historia, y luego nuevamente en The Adventure of the Bruce-Partington Plans y The Adventure of the Blanched Soldier. Arthur Conan Doyle escribió el Signo de los Cuatro en 1890, 42 años después de que John Snow empleara por primera vez métodos epidemiológicos para investigar la causa de un brote de cólera en Londres en 1848, señalando el hecho de que la enfermedad se distribuía con el mismo patrón que el suministro de agua común. a los hogares hacía probable que la fuente de la enfermedad fuera el agua. Snow fue criticado en ese momento por sugerir que la causa del brote fue el agua contaminada, ya que no había evidencia de que hubiera algo en el agua que estuviera produciendo la enfermedad (dicha evidencia fue descubierta 6 años después, en 1854 por Filipo Pacini) .

La teoría de Snow sobre la causa del brote de cólera se basó en una inferencia extraída de una asociación observada, en lugar de una observación directa, nadie podía ver que el agua era la causa de la enfermedad. Más de 100 años después del descubrimiento de Snow, Austin Bradford Hill dio una conferencia en la Royal Society of Medicine en 1965 en la que describió nueve puntos de vista mediante los cuales se podía evaluar la causalidad de una asociación observada. En esta famosa conferencia, inmortalizada ahora como los “criterios de Hill” (una caracterización que ha persistido hasta el día de hoy a pesar de las protestas de Hill de que no quería que sus puntos de vista se convirtieran en una lista de verificación) dejó en claro que, a pesar de los avances en la ciencia y la medicina, todavía nos preocupan las cuestiones de cuál es la mejor manera de abordar las investigaciones de causalidad. Pero también señaló que una fuerte asociación suele ser la mejor evidencia de una relación causal, utilizando como ejemplo el hecho de que los deshollinadores padecen cáncer de escroto 200 veces más que otras ocupaciones, lo que constituye una poderosa evidencia de una relación causal entre los deshollinadores y el cáncer del escroto.

Holmes, Snow y Hill describían la misma verdad fundamental, que una causa no se ve, y por eso hay que inferirla. Es ampliamente aceptado que la evidencia no confiable es un problema importante en las ciencias forenses en general y en la medicina forense en particular. Una de las explicaciones de este fenómeno es la falta de estándares y métodos validados y confiables para las tareas comunes realizadas en un entorno forense. La determinación de la causa de una lesión o enfermedad es un tema fundamental en prácticamente todas las acciones penales y civiles, y que a menudo se impugna enérgicamente. A pesar de este hecho, no existen estándares publicados con respecto a lo que constituye evidencia científicamente válida de causalidad, ni un medio sistemático para cuantificar y sopesar la evidencia de causalidad. La explicación individual más importante para este estado de cosas, como se señaló anteriormente, es el hecho de que la causalidad no se puede observar y, por lo tanto, las conclusiones de la causalidad no son observaciones, sino inferencias basadas en un supuesto grado de asociación entre una exposición y un daño. La falta de un enfoque sistemático generalmente aceptado de lo que es esencialmente un ejercicio de razonamiento probabilístico da como resultado que los investigadores legos (es decir, el juez y el jurado) confíen en lo que a menudo es evidencia especulativa y poco confiable con respecto a la causalidad. Fuera de un entorno forense o legal, las evaluaciones causales se realizan con mayor frecuencia en un entorno médico por médicos.

Esto se debe a que la determinación del diagnóstico de la condición para la cual se busca la causa es responsabilidad del médico, en lugar de que los médicos estén capacitados de manera rutinaria en la metodología causal (no lo están). Los tribunales esperan que los médicos puedan ver una causa tan fácilmente como pueden ver un diagnóstico, a pesar de que el proceso de llegar a un diagnóstico es completamente diferente a determinar una causa. Un niño puede ver un fémur roto en una radiografía y hacer el diagnóstico de una fractura, un hecho con el que cualquiera que vea la radiografía tendría que estar de acuerdo. No calificamos el diagnóstico de una fractura como presente en una base más probable que improbable, el estándar para la mayoría de los testimonios de expertos, porque es innegable. Sin embargo, si se nos informa que el individuo con la pierna rota estuvo en dos accidentes automovilísticos que ocurrieron uno tras otro, el primero involucrando un choque lateral lejano y el segundo un impacto frontal, ¿cómo determinamos qué choque fue la causa de la fractura? Tal determinación no se basa en la observación, ni se basa en el diagnóstico. El médico puede tener suficiente experiencia o conocimiento para saber que las fracturas de fémur son mucho más comunes en los choques frontales que en los impactos laterales, pero esto es una inferencia más que una observación.

 
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  • List of Contributors
    Introduction
    1. Legal Considerations of Forensic Applications of Epidemiology in the United States
    2. Epidemiologic Evidence in Toxic Torts
    3. Methods Used in Forensic Epidemiologic Analysis
    4. Causation in Epidemiology and Law
    5. The Role of the Expert Witness
    6. Forensic Pathology
    7. Death Investigation
    8. Injury Biomechanics
    9. Biomechanical, Epidemiologic, and Forensic Considerations of Pediatric Head Injuries
    10. Survival Analysis
    11. Traffic Injury Investigation
    12. Traffic Injury Investigation: Product Defects
    13. Product Defect/Liability Investigation
    14. Medical Negligence Investigation
    15. Criminal Investigation
    Glossary
    Author Index
    Subject Index
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