Introdução à inferência causal em epidemiologia: Uma abordagem gráfica e contrafatual

Um dos principais objetivos da epidemiologia é investigar as causas das doenças para que se possa atuar na prevenção. Apesar de ser bastante específico e aparentemente circunscrito a uma comunidade de especialistas em saúde, o termo inferência causal exerce papel fundamental no controle de doenças e epidemias com fortes impactos sobre a sociedade de um modo geral. "Ideias causais são utilizadas na interpretação de eventos cotidianos. Estabelecer nexos causais é objeto central da epidemiologia, i nscrito em sua própria definição. Inferir causalidade é essencial para fundamentar a recomendação de intervenções populacionais para a prevenção e controle de doenças", explica Guilherme Werneck, professor do Instituto de Medicina Social da Universid ade do Estado do Rio de Janeiro (IMS/Uerj), que assina a orelha do livro. Segundo o autor da obra, a investigação sobre causalidade em epidemiologia vem se modificando ao longo do tempo: "Desde os trabalhos pioneiros de John Snow sobre a cólera em Londres, do estudo de coorte de Framingham [cidade norte-americana] sobre as causas das doenças cardiovasculares até as conclusões de [Richard] Doll e [Austin Bradford] Hill de que o fumo é uma das causas de câncer de pulmão", afirma. Na apre sentação da obra, Silva relata que a ideia do livro nasceu no âmbito da disciplina de Inferência Causal, ministrada no Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva da Universidade Federal do Maranhão (PGSC/UFMA) e no Programa de Pós-Graduação em Epide miologia da Escola Nacional de Saúde Pública Sergio Arouca (Ensp/Fiocruz). Segundo o professor, ele percebeu, ao ministrar a matéria, a dificuldade de alguns alunos em acessar e compreender a literatura científica a respeito do tema. A partir disso, a obra foi construída, de forma didática, com o objetivo de explicar os principais conceitos e aplicá-los em exemplos concretos de pesquisa, sem perder de vista a abrangência de uma área em constante desenvolvimento. "Este material é dirigido àqueles que iniciam a compreensão da literatura sobre inferência causal, numa perspectiva gráfica e contrafatual", destaca. Para a professora e pesquisadora Maya Petersen, presidente da Divisão de Bioestatística da Escola de Saúde Pública da Universidade d a Califórnia, Berkeley (EUA), a obra preenche uma lacuna na literatura da área e representa um acréscimo para aqueles que buscam uma introdução acessível a conceitos-chave e ferramentas práticas para entender e aplicar abordagens modernas à inferênci