Correlación y causalidad claves para una interpretación correcta en investigación Cardiometabólica

Cómo citar: ROJAS RODRIGUEZ JE. Correlación y Causalidad Claves para una Interpretación Correcta en Investigación Cardiometabólica. Zenodo; 2025 abr.

En la investigación médica, especialmente en enfermedades cardiometabólicas, es esencial distinguir entre correlación y causalidad. Esta diferencia impacta directamente en cómo se interpretan los hallazgos científicos y se toman decisiones clínicas.

¿Qué es la correlación?

La correlación indica que dos variables tienden a moverse juntas, ya sea en la misma dirección (positiva) o en direcciones opuestas (negativa). Por ejemplo, existe una correlación positiva entre el índice de masa corporal (IMC) y la presión arterial. Sin embargo, esto no significa que el aumento del IMC cause directamente hipertensión. La correlación puede deberse a variables confusoras, sesgos o coincidencias. Los coeficientes de correlación cuantifican la relación, pero no establecen mecanismos ni direcciones causales.

¿Qué es la causalidad?

La causalidad implica que una variable produce un cambio directo en otra. Establecerla requiere evidencia más sólida: secuencia temporal, plausibilidad biológica, gradiente dosis-respuesta y consistencia en distintos estudios. Los ensayos clínicos aleatorizados son el diseño más confiable para demostrar causalidad, aunque también se pueden utilizar técnicas analíticas avanzadas en estudios observacionales cuando los ensayos no son viables.

Ejemplos en medicina cardiometabólica
Estudios han asociado el consumo de edulcorantes con obesidad, pero esa correlación podría reflejar que personas con sobrepeso los consumen como estrategia de control, sin que exista una relación causal directa. En cambio, el tabaquismo y la enfermedad cardiovascular constituyen un ejemplo claro de causalidad respaldada por múltiples estudios y mecanismos fisiopatológicos establecidos.

Limitaciones frecuentes en la interpretación de datos

Uno de los errores más comunes en la literatura médica —e incluso en medios de comunicación que difunden estudios científicos— es asumir causalidad a partir de una simple correlación. Esta mala interpretación puede conducir a recomendaciones clínicas o de salud pública inadecuadas, con consecuencias reales en la población.

Por ejemplo, atribuir efectos protectores o perjudiciales a alimentos, suplementos o hábitos basados únicamente en estudios observacionales puede ser engañoso si no se controlan adecuadamente las variables confusoras. En cardiología, esto es particularmente relevante, ya que muchas variables como dieta, actividad física, niveles hormonales, factores psicosociales y genética interactúan entre sí de forma compleja.

Recomendaciones para investigadores y clínicos

Para los investigadores, es fundamental diseñar estudios con claridad metodológica y una hipótesis bien definida. El uso de modelos estadísticos ajustados, análisis multivariados, estratificación y métodos como el puntaje de propensión o el uso de variables instrumentales puede ayudar a aproximarse a inferencias causales, cuando los ensayos clínicos no son posibles.

Para los clínicos, es esencial leer críticamente los estudios, considerando no solo la magnitud de la asociación, sino también la calidad del diseño, la dirección de la relación y la posibilidad de confusión. Recordar que «asociación no implica causalidad» debe ser una máxima al momento de tomar decisiones terapéuticas basadas en la literatura científica.

Implicancias para la práctica clínica y la salud pública

Entender la diferencia entre correlación y causalidad no solo es relevante para investigadores, sino también para médicos que aplican la evidencia en su práctica diaria. Las decisiones clínicas deben sustentarse en estudios que no solo reporten asociaciones, sino que tengan validez interna y externa. De igual forma, las políticas de salud pública deben basarse en relaciones causales comprobadas, evitando generar recomendaciones basadas en correlaciones espurias.

Por ejemplo, en el pasado se promovieron suplementos de beta-caroteno para prevenir enfermedades cardiovasculares, basados en estudios observacionales que mostraban menores tasas de eventos en personas con dietas ricas en carotenoides. Sin embargo, ensayos clínicos aleatorizados demostraron que estos suplementos no solo eran ineficaces, sino que incluso aumentaban el riesgo de cáncer de pulmón en fumadores.

Conclusión

Correlación y causalidad son conceptos distintos, pero a menudo confundidos en la interpretación de datos médicos. Mientras la correlación puede ser útil para generar hipótesis, no basta para afirmar relaciones causales. En medicina cardiometabólica, donde las enfermedades son de origen multifactorial, la interpretación rigurosa de la evidencia es fundamental. Aplicar criterios metodológicos sólidos y mantener una actitud crítica frente a los hallazgos permitirá tomar decisiones clínicas más seguras y basadas en evidencia real.

Como clínicos e investigadores, tenemos la responsabilidad de no solo generar conocimiento, sino también interpretarlo con precisión. En última instancia, esta diferencia conceptual no solo impacta en la ciencia, sino en la vida y bienestar de los pacientes que atendemos cada día.

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In medical research, especially in cardiometabolic diseases, it is essential to distinguish between correlation and causation. This difference directly impacts how scientific findings are interpreted and clinical decisions are made.What is correlation?

What is correlation?

Correlation indicates that two variables tend to move together, either in the same direction (positive) or in opposite directions (negative). For example, there is a positive correlation between body mass index (BMI) and blood pressure. However, this does not mean that an increase in BMI directly causes hypertension. The correlation may be due to confounding variables, biases, or chance. Correlation coefficients quantify the relationship but do not establish mechanisms or causal directions.

What is causation?

Causation implies that one variable directly produces a change in another. Establishing causality requires stronger evidence: temporal sequence, biological plausibility, dose-response gradient, and consistency across studies. Randomized clinical trials are the most reliable design to demonstrate causality, although advanced analytical techniques can also be used in observational studies when trials are not feasible.

Examples in cardiometabolic medicine
Studies have associated the consumption of artificial sweeteners with obesity, but that correlation might reflect that overweight individuals consume them as a weight-control strategy, without a direct causal relationship. On the other hand, smoking and cardiovascular disease represent a clear example of causality, supported by multiple studies and well-established pathophysiological mechanisms.

Common limitations in data interpretation

One of the most frequent errors in medical literature—and even in media that disseminate scientific studies—is to assume causality based on simple correlation. This misinterpretation can lead to inappropriate clinical or public health recommendations, with real consequences for the population.

For example, attributing protective or harmful effects to foods, supplements, or habits solely based on observational studies can be misleading if confounding variables are not properly controlled. In cardiology, this is particularly relevant, as many variables—such as diet, physical activity, hormone levels, psychosocial factors, and genetics—interact in complex ways.

Recommendations for researchers and clinicians

For researchers, it is essential to design studies with methodological clarity and a well-defined hypothesis. The use of adjusted statistical models, multivariate analyses, stratification, and methods such as propensity scores or instrumental variables can help approximate causal inference when randomized trials are not possible.

For clinicians, it is essential to read studies critically, considering not only the magnitude of the association but also the quality of the design, the direction of the relationship, and the possibility of confounding. Remembering that “association does not imply causation” must be a guiding principle when making therapeutic decisions based on scientific literature.

Implications for clinical practice and public health

Understanding the difference between correlation and causation is not only relevant for researchers but also for physicians applying evidence in their daily practice. Clinical decisions should be based on studies that report not only associations but also demonstrate internal and external validity. Likewise, public health policies should rely on proven causal relationships, avoiding recommendations based on spurious correlations.

For example, in the past, beta-carotene supplements were promoted to prevent cardiovascular diseases based on observational studies showing lower event rates in people with diets rich in carotenoids. However, randomized clinical trials demonstrated that these supplements were not only ineffective but even increased the risk of lung cancer in smokers.

Conclusion

Correlation and causation are distinct concepts, often confused in the interpretation of medical data. While correlation can be useful for hypothesis generation, it is not sufficient to assert causal relationships. In cardiometabolic medicine, where diseases are of multifactorial origin, rigorous interpretation of evidence is essential. Applying solid methodological criteria and maintaining a critical stance toward findings will allow for safer, evidence-based clinical decisions.

As clinicians and researchers, we have the responsibility not only to generate knowledge but also to interpret it accurately. Ultimately, this conceptual difference impacts not only science but also the lives and well-being of the patients we care for every day.