Epidemiologia criminalistică - Forensic epidemiology

Parte dintr- o serie pe
Criminalistica
CompartmentalModel.jpg
Fiziologic
Social
Criminalistică
Criminalistica digitală
Disciplinele conexe
Articole similare

Disciplina epidemiologiei medico-legale (FE) este un hibrid de principii și practici comune atât medicinii medico-legale, cât și epidemiologiei . FE este îndreptată spre umplerea decalajului dintre judecata clinică și datele epidemiologice pentru determinarea cauzalității în procesele civile și urmărirea penală și apărarea.

Epidemiologii criminalisti formulează concluzii probabilistice bazate pe dovezi despre tipul și cantitatea de asociere cauzală între o expunere dăunătoare antecedentă și un rezultat al leziunii sau bolii atât la populații, cât și la indivizi. Concluziile care rezultă dintr-o analiză FE pot sprijini luarea deciziilor legale cu privire la vinovăție sau nevinovăție în acțiunile penale și pot oferi un suport probatoriu pentru constatările asocierii cauzale în acțiunile civile.

Aplicațiile principiilor epidemiologice criminalistice se găsesc într-o mare varietate de tipuri de litigii civile, inclusiv cazuri de neglijență medicală, delict toxic sau în masă, evenimente adverse farmaceutice, eșecuri ale dispozitivelor medicale și ale produselor de consum, vătămări și decese cauzate de accidentele de trafic, identificarea persoanei și speranța de viață.

Istorie

Termenul de epidemiologie criminalistică a fost asociat pentru prima dată cu investigația bioterorismului în 1999 și a fost inventat de Dr. Ken Alibek, fostul adjunct șef al programului sovietic de arme biologice. Domeniul de aplicare al FE în acel moment se limita la investigarea epidemiilor care erau potențial provocate de om. După atacurile antraxice din SUA din 2001, CDC a definit epidemiologia criminalistică ca un mijloc de investigare a posibilelor acte de bioterorism.

În prezent, FE este mai cunoscută și descrisă ca aplicarea sistematică a epidemiologiei la problemele de cauzalitate disputate care se decid în instanțele (în primul rând) civile, dar și penale. Utilizarea datelor și analizei epidemiologice ca bază pentru evaluarea cauzalității generale în instanțele din SUA, în special în cazurile de delict toxic, a fost descrisă de mai bine de 30 de ani, începând cu investigația presupusei relații dintre expunerea la vaccinul împotriva gripei porcine în 1976 și cazuri ulterioare de sindrom Guillain-Barré. [1]

Mai recent, FE a fost, de asemenea, descrisă ca o metodă bazată pe dovezi de cuantificare a probabilității de cauzalitate specifică la indivizi. Abordarea este deosebit de utilă atunci când se contestă o abordare clinică diferențială a cauzalității. Exemple care acoperă o mare varietate de aplicații ale FE sunt enumerate mai jos, în Exemple de întrebări de investigație adresate de epidemiologii medico-legali.

Metode și principii

Raport comparativ de risc

Metrica unei analize a cauzei specifice cazului este raportul de risc comparativ (CRR). CRR este o valoare unică pentru FE; permite compararea probabilităților aplicabile circumstanțelor investigate ale unei leziuni sau boli individuale. Deoarece CRR se bazează pe circumstanțele unice care înconjoară vătămarea sau boala unei persoane, poate fi sau nu derivat dintr-un risc relativ (RR) sau odds ratio (OR) bazat pe populație . Un exemplu de analiză RR care ar putea fi folosit ca CRR este după cum urmează: pentru un șofer neînchis care a fost grav rănit într-un accident de trafic, o întrebare cauzală importantă ar putea fi ce rol a jucat neutilizarea centurii de siguranță în cauzarea rănirii sale . O analiză RR relevantă ar consta în examinarea frecvenței leziunilor grave la 1000 de șoferi neînchizați selectați aleatoriu expuși la o coliziune frontală de 20 mph față de frecvența leziunilor grave la 1000 de șoferi reținuți selectați aleatoriu expuși aceleiași gravități și tipuri de coliziune. Dacă frecvența vătămărilor grave din grupul expus riscului prezumtiv (eșecul utilizării centurii de siguranță) a fost de 0,15 și frecvența în grupul neexpus (centurat) a fost de 0,05, atunci CRR ar fi același lucru cu RR de 0,15 /0.05. Proiectarea RR a analizei dictează faptul că populațiile conform cărora numeratorul și numitorul CRR sunt substanțial similare din toate punctele de vedere, cu excepția expunerii la pericolul investigat, care a fost neutilizarea centurii de siguranță în exemplu.

Cu toate acestea, în unele cazuri întâlnite într-un cadru legal, riscul numărătorului și numitorului trebuie să provină din populații diferite pentru a se potrivi circumstanțelor unei leziuni sau a unei boli investigate. Într-un astfel de caz, CRR nu poate fi derivat nici dintr-un RR, nici din OR. Un exemplu al unei astfel de situații apare atunci când numeratorul este un risc per eveniment, iar numitorul este un risc per-time (cunoscut și sub numele de risc cumulativ). Un exemplu al acestui tip de analiză ar fi investigarea unei embolii pulmonare (PE) care a avut loc la o săptămână după ce un pacient a suferit o fractură a extremității inferioare într-un accident de trafic. Astfel de complicații rezultă adesea din formarea de cheaguri de sânge în picioare și care se deplasează apoi către plămâni. Dacă pacientul avea antecedente de tromboză venoasă profundă (TVP) la extremitățile inferioare înainte de accident, atunci o CRR ar putea consta în comparația dintre riscul unei EP după o fractură a extremității inferioare (o rată per eveniment) și 1 -riscul săptămânal de EP la un pacient cu TVP (o probabilitate dependentă de timp).

Un alt exemplu de CRR bazat pe populații diferite este atunci când există doar un număr limitat de cauze potențiale care trebuie comparate. Un exemplu este investigarea cauzei unei reacții adverse la o persoană care a luat două medicamente diferite în același timp, ambele putând provoca reacția (și care, de exemplu, nu interacționează între ele). Într-o astfel de situație, CRR aplicabil circumstanțelor unice experimentate de individ ar putea fi estimat prin compararea ratei de reacție adversă pentru cele două medicamente.

Proporție atribuibilă sub expuse

Proporția atribuibilă sub expuse (AP e ) este o indicație a proporției pacienților care au fost expuși la cauza potențială și s-au îmbolnăvit din cauza acestei expuneri. Poate fi utilizat numai dacă RR> 1 și poate fi calculat cu [(RR-1) / RR X 100%]. Când CRR se bazează pe un RR, aceste formule se aplică și CRR. Rezultatul analizei, dat ca RR, CRR sau AP e , îndeplinește standardul legal a ceea ce este „ mai probabil adevărat decât nu ”, atunci când RR sau CRR este> 2,0 (cu un interval de încredere de 95% la limita inferioară a > 1.0), sau AP e este> 50%. AP e este, de asemenea, cunoscut sub numele de " Probabilitatea de cauzalitate (PC)", un termen care este definit în Codul de reglementări federale al SUA ( Federal Register / Vol. 67, nr. 85 / joi, 2 mai 2002 / Reguli și regulamente) p. 22297 ) și în alte părți.

Metodologia cauzală

Analiza cauzalității, în special pentru leziuni sau alte condiții cu o perioadă de latență relativ scurtă între expunere și rezultat, se realizează utilizând o abordare în 3 pași, după cum urmează:

  1. Plauzibilitate: Acest prim pas abordează dacă este biologic posibil ca evenimentul de rănire să fi cauzat starea (alias cauzalitate generală) și urmează o aplicare specială a punctelor de vedere stabilite de Hill (a se vedea mai jos). O constatare a plauzibilității nu are legătură cu frecvența vătămării, deoarece chiar dacă vătămarea apare doar în 1 din 100 sau mai puține cazuri de expunere la eveniment, este încă plauzibil cauzată de eveniment. Plauzibilitatea este un obstacol relativ scăzut de eliminat într-o analiză cauzală și este în mare parte satisfăcută de lipsa dovezilor de neverosimilitate a relației. Plauzibilitatea este adesea, dar nu neapărat, stabilită cu date sau informații epidemiologice.
  2. Temporalitate: Acest al doilea pas examinează dovezile clinice și alte dovezi ale momentului dintre apariția simptomelor vătămării și evenimentul vătămării și trebuie satisfăcut pentru a evalua cauzalitatea specifică. În primul rând, trebuie stabilit că succesiunea rănirii și evenimentul este adecvată; simptomele nu pot fi prezente în mod identic înainte de eveniment. Mai mult, apariția simptomelor leziunii nu poate fi prea latentă sau insuficient latentă, în funcție de natura expunerii și a rezultatului.
  3. Lipsa unei explicații alternative mai probabile: acest pas final examinează probabilitatea ca starea de rănire să apară în același moment în individ, având în vedere ceea ce se știe despre individ din revizuirea dosarelor medicale și alte dovezi, dar în absență a evenimentului de vătămare (alias diagnostic diferențial). În primul rând, dovezile evenimentelor concurente de leziuni trebuie evaluate și comparate pentru risc (adesea prin analiza datelor epidemiologice). Apoi, probabilitatea ca afecțiunea să apară spontan trebuie evaluată, având în vedere istoricul cunoscut al individului.

Jurisprudența Statelor Unite privind metodologia cauzării prejudiciului

Metodologia în 3 pași a fost contestată în Curtea Districtuală a Statelor Unite pentru Districtul Colorado în Etherton v Auto-Owners Insurance Company . [2] Pârâtul a contestat, printre altele, fiabilitatea și potrivirea metodelor descrise de expert. După o examinare și o discuție aprofundată a procesului în 3 pași folosit de expert, instanța a constatat că metodologia se potrivește în mod adecvat faptelor specifice cazului și că o abordare bazată pe populație (epidemiologică) a fost o parte adecvată a metodologiei cauzale . Instanța a respins moțiunea inculpatului de a lovi mărturia expertului în ordin, care a fost introdus la 31.03.14.

Pârâtul a contestat hotărârea de la Curtea Districtuală și, în iulie 2016, Curtea de Apel SUA al Zecelea Circuit a afirmat metodologia cauzală în 3 pași, în general acceptată și bine stabilită pentru evaluarea cauzării prejudiciului, în conformitate cu standardul Daubert . A se vedea Etherton v. Auto-Owners Insurance Company , nr. 14-1164 (10 Cir, 19/07/16) [3] .

Puncte de vedere deal

Probabilitatea unei asociații anchetate poate fi evaluată într-o investigație FE, parțial, prin aplicarea criteriilor Hill , denumite pentru o publicație din 1965 de Sir Austin Bradford-Hill, în care a descris nouă „puncte de vedere” prin care o asociație a descris într-o studiul epidemiologic ar putea fi evaluat pentru cauzalitate. Hill a refuzat să numească punctele sale de vedere „criterii” pentru a nu fi considerate o listă de verificare pentru evaluarea cauzalității. Cu toate acestea, termenul „criterii Hill” este utilizat pe scară largă în literatura de specialitate și pentru comoditate este utilizat în discuția de față. Dintre cele nouă criterii, există șapte care au utilitate pentru evaluarea plauzibilității unei relații cauzale specifice investigate, după cum urmează:

  • Coerență: o concluzie cauzală nu ar trebui să contrazică cunoștințele de fond actuale. Ar trebui să „aibă sens” având în vedere cunoștințele actuale
  • Analogie: Rezultatele unei relații cauzale descrise anterior pot fi transpuse în circumstanțele unei investigații curente
  • Coerență: Observarea repetată a relației investigate în diferite circumstanțe sau într-o serie de studii conferă forță unei inferențe cauzale
  • Specificitate: gradul în care expunerea este asociată cu un anumit rezultat
  • Probabilitate biologică: măsura în care asocierea observată poate fi explicată prin principii științifice cunoscute
  • Experiment: În unele cazuri, pot exista dovezi din experimente randomizate (de exemplu , studii cu medicamente)
  • Răspunsul la doză: Probabilitatea, frecvența sau severitatea rezultatului crește odată cu creșterea cantității de expunere
Relația triunghiulară dintre expunere, rezultat și confuz. Atunci când se investighează dacă există o relație de cauzalitate între o expunere și rezultatul interesului, trebuie luată în considerare influența variabilelor străine. Un agent de confuzie este definit ca o cauză concomitentă a rezultatului investigat care este legată de expunerea dobânzii, dar nu o consecință a acesteia.

Autorii ulteriori au adăugat caracteristica Provocare / Decalare / Recalculare pentru circumstanțele în care expunerea se repetă în timp și există capacitatea de a observa răspunsul de rezultat asociat, așa cum s-ar putea întâmpla cu o reacție adversă la un medicament. Considerații suplimentare la evaluarea unei asociații sunt impactul potențial al confuziei și al prejudecății în date, ceea ce poate ascunde o relație adevărată. Confuzia se referă la o situație în care o asociere între o expunere și un rezultat este rezultatul total sau parțial al unui factor care afectează rezultatul, dar care nu este afectat de expunere. Bias se referă la o formă de eroare care poate amenința validitatea unui studiu prin producerea de rezultate care sunt sistematic diferite de rezultatele adevărate. Două categorii principale de părtinire în studiile epidemiologice sunt părtinirea de selecție , care apare atunci când subiecții din studiu sunt selectați ca urmare a unei alte variabile nemăsurate care este asociată atât cu expunerea, cât și cu rezultatul interesului; și prejudecată informațională , care este o eroare sistematică în evaluarea unei variabile. Deși este util atunci când se evaluează o asociație neexplorată anterior, nu există o combinație sau un număr minim de criterii care trebuie îndeplinite pentru a concluziona că există o relație plauzibilă între o expunere cunoscută și un rezultat observat.

În multe investigații FE nu este nevoie de o analiză de plauzibilitate cauzală dacă o relație generală de cauzalitate este bine stabilită. În mare parte, plauzibilitatea unei relații este distrată odată cu refuzul de neverosimilitate. Cele două criterii Hill rămase sunt temporalitatea și forța asocierii. În timp ce ambele criterii au utilitate în evaluarea cauzalității specifice, temporalitatea este caracteristica unei asociații care trebuie să fie prezentă, cel puțin în ceea ce privește secvența ( adică expunerea trebuie să preceadă rezultatul), pentru a considera o relație cauzală. Apropierea temporală poate fi, de asemenea, utilă în unele evaluări specifice ale cauzalității, deoarece cu cât expunerea investigată și rezultatul sunt mai apropiate în timp, cu atât mai puține oportunități există de a acționa o cauză. O altă caracteristică a temporalității care poate avea un rol într-o evaluare specifică a cauzalității este latența. Un rezultat poate apărea prea devreme sau prea mult după o expunere pentru a fi considerat legat de cauzalitate. De exemplu, unele boli transmise prin alimente trebuie să incubeze ore sau zile după ingestie și, prin urmare, o boală care începe direct după o masă și care se constată ulterior că este cauzată de un microorganism transmis de alimente care necesită> 12 ore de incubație, nu a fost cauzată de masa investigată, chiar dacă o investigație ar fi dezvăluit microorganismul din alimentele ingerate. Puterea asocierii este criteriul utilizat în cauzalitatea generală pentru a evalua impactul expunerii asupra populației și este adesea cuantificat în termeni de RR. Într-o evaluare specifică a cauzalității, puterea asocierii dintre expunere și rezultat este cuantificată de CRR, așa cum este descris mai sus.

Un tabel de contingență, denumit și crosstabulare, a posibilelor rezultate ale testului și a ecuațiilor asociate pentru evaluarea acurateței testului.

Precizia testului

Investigarea preciziei testelor este o practică standard în epidemiologia clinică. În această setare, un test de diagnostic este examinat pentru a determina prin diferite măsuri cât de des este corect rezultatul unui test. În FE aceleași principii sunt utilizate pentru a evalua acuratețea testelor propuse care conduc la concluzii care sunt esențiale pentru determinarea factorilor de vinovăție sau nevinovăție în investigațiile penale și a cauzalității în materie civilă. Utilitatea unui test depinde în mare măsură de acuratețea acestuia, care este determinată de măsurarea frecvenței cu care rezultatul unui test pozitiv sau negativ reprezintă cu adevărat starea reală care este testată. Pentru orice test sau criteriu există de obicei patru rezultate posibile: (1) un adevărat pozitiv (TP), în care testul identifică corect subiecții testați cu condiția de interes; (2) un negativ adevărat (TN), în care testul identifică corect subiecții care nu au condiția de interes; (3) un fals pozitiv (FP), în care testul este pozitiv, chiar dacă starea nu este prezentă și; (4) un fals negativ (FN) în care testul este negativ, chiar dacă condiția este prezentă. Fig. 3.19 este un tabel de urgență care ilustrează relațiile dintre rezultatele testului și prezența stării, precum și următorii parametri de precizie ai testului:

  • Sensibilitate (rata la care testul este pozitiv atunci când starea este prezentă) TP / (TP + FN)
  • Specificitate (rata la care testul este negativ atunci când starea este absentă) TN / (TN + FP)
  • Valoare predictivă pozitivă (rata la care starea este prezentă atunci când testul este pozitiv) TP / (TP + FP)
  • Valoare predictivă negativă (rata la care starea este absentă atunci când testul este negativ) TN / (TN + FN)

Raționamentul bayesian

Probabilitatea este utilizată pentru a caracteriza gradul de credință în adevărul unei afirmații. Baza unei astfel de credințe poate fi un sistem fizic care produce rezultate la o rată uniformă în timp, cum ar fi un dispozitiv de joc, cum ar fi o ruletă sau o matriță. Cu un astfel de sistem, observatorul nu influențează rezultatul; o moară dreaptă pe șase fețe care este aruncată de suficiente ori va ateriza pe oricare dintre laturile sale 1/6 din timp. O afirmație a unei probabilități bazată pe un sistem fizic este ușor testată cu o experimentare randomizată suficientă. În schimb, baza pentru un grad ridicat de credință într-o afirmație afirmată poate fi o perspectivă personală care nu poate fi testată. Aceasta nu înseamnă că afirmația este mai puțin adevărată decât una care poate fi testată. De exemplu, s-ar putea afirma cu adevărat că „dacă mănânc o banană există o mare probabilitate că mă va face greață” pe baza experienței necunoscute oricui decât de sine. Este dificil de testat astfel de afirmații, care sunt evaluate prin dovezi colaterale de plauzibilitate și analogie, adesea bazate pe experiență personală similară. În mediile criminalistice, afirmațiile de credință sunt adesea caracterizate ca probabilități, adică ceea ce este cel mai probabil , pentru un anumit set de fapte. Pentru circumstanțele în care există o varietate de condiții care pot modifica sau „condiționa” probabilitatea unui anumit rezultat sau scenariu, o metodă de cuantificare a relației dintre condițiile de modificare și probabilitatea rezultatului folosește raționamentul Bayesian , denumit teorema lui Bayes sau Legea pe care se bazează abordarea. Cel mai simplu afirmat, Legea lui Bayes permite o cuantificare mai precisă a incertitudinii într-o anumită probabilitate. Aplicată într-un cadru criminalistic, Legea lui Bayes ne spune ce vrem să știm având în vedere ceea ce știm. Deși Legea lui Bayes este cunoscută în științele criminalistice în primul rând pentru aplicarea sa la dovezi ADN, un număr de autori au descris utilizarea raționamentului bayesian pentru alte aplicații în medicina criminalistică, inclusiv identificarea și estimarea vârstei.

Probabilitatea post-test

Probabilitatea post-test este o ecuație Bayesiană extrem de utilă, care permite calcularea probabilității că o afecțiune este prezentă atunci când testul este pozitiv, condiționată de prevalența premergătoare condiției de interes. Această ecuație este dată în caseta din dreapta:

Ecuația probabilității post-test

Ecuația are ca rezultat o valoare predictivă pozitivă pentru o anumită prevalență pre-eveniment sau pretest. Într-o circumstanță în care prevalența pretest este considerată „indiferentă”, prevalența și valorile (1-prevalență) se anulează, iar calculul este o valoare predictivă simplificată la pozitivă.

Exemple de întrebări de investigație

  • Care este probabilitatea ca expunerea la azbest pe care a experimentat-o ​​domnul X în timpul angajării la compania Z să-i fi provocat cancerul pulmonar?
  • Cât de probabil este ca ADN-ul găsit pe scena criminalistică să aparțină domnului X? Care este șansa să greșești? Ați putea, în calculul probabilității, să țineți cont de celelalte dovezi care indică identificarea domnului X?
  • Ați putea estima probabilitatea ca amputarea piciorului doamnei Y să fi fost prevenită dacă întârzierea diagnosticului nu s-ar fi produs?
  • Cât de probabil este că insuficiența cardiacă a doamnei Y a fost într-adevăr cauzată de efectul secundar al acestui medicament?
  • Care este șansa ca decesul care a urmat administrării opiaceului cu 20 de minute să se fi produs datorită medicamentului și nu altor factori (necunoscuți)?
  • Care este șansa ca domnul X să fi avut nevoie de o intervenție chirurgicală la gât atunci când a făcut-o dacă nu ar fi fost într-un accident minor de trafic în luna precedentă?
  • Cât de probabil este că cancerul de vezică urinară al doamnei Y a fost cauzat de fumatul pasiv în timpul detenției, dat fiind faptul că ea însăși era fostă fumătoare?
  • Ce procent de răspundere este rezonabil în circumstanța dată?
  • Care ar fi speranța de viață a domnului X în momentul morții sale dacă nu s-ar produce moartea ilicită?
  • Cât timp este de așteptat ca dl X să supraviețuiască, având în vedere leziunile sale ale creierului / măduvei spinării, pe o bază mai probabilă decât nu?
  • Având în vedere dovezile medicale și nemedicale la îndemână cu privire la circumstanțele acestui accident rutier, care este probabilitatea ca doamna Y să fie șofer?
  • Având în vedere dovezile medicale și non-medicale disponibile cu privire la circumstanțele acestui accident de mașină, care este probabilitatea ca dl X să poarte centura de siguranță?
  • Care este probabilitatea ca doamna Y să aibă nevoie de o intervenție chirurgicală în urma accidentului, comparativ cu faptul că s-ar fi produs în același timp dacă nu s-ar fi întâmplat accidentul?

Referințe

linkuri externe

Lecturi suplimentare