# Correlación no es causalidad

Episodio de [Medicina con Evidencia](https://escuchario.semeescucha.es/podcast/medicina-con-evidencia), de Julio Delgado.

- Publicado: 14 de abril de 2026
- Duración: 19 min
- Temporada 1, episodio 9
- Audio: https://content.rss.com/episodes/404191/3196010/medicina-con-evidencia/2026_09_30_11_04_08_38bebbf3-4583-4e30-a5af-8ee53b1f4f35.mp3
- Página: https://escuchario.semeescucha.es/podcast/medicina-con-evidencia/episodio/890572-correlacion-no-es-causalidad

## Sobre este episodio

El cerebro humano está diseñado para ver patrones y asumir que los patrones son causas. La ciencia existe para corregir ese instinto. En este episodio: por qué confundimos correlación con causalidad, las cuatro trampas más frecuentes en medicina, y los criterios de Bradford Hill para evaluar causalidad real. Un episodio que cambia cómo lees cualquier estudio observacional de nutrición, hábitos o estilo de vida. Este contenido es educativo y no sustituye una consulta médica. Este podcast es producido por Julio Delgado. Edición de audio por Ivan Delgado. Referencias 1. Bradford Hill A. The environment and disease: association or causation? Proc R Soc Med. 1965;58(5):295-300. 2. Rothman KJ, Greenland S. Causation and causal inference in epidemiology. Am J Public Health. 2005;95(S1):S144-150. 3. Hernán MA, Robins JM. Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC; 2020. 4. Ioannidis JPA. Why most published research findings are false. PLoS Med. 2005;2(8):e124. 5. Davey Smith G, Ebrahim S. 'Mendelian randomization': can genetic epidemiology contribute to understanding environmental determinants of disease? Int J Epidemiol. 2003;32(1):1-22. 6. Prosperi M et al. Causal inference and counterfactual prediction in machine learning for actionable healthcare. Nat Mach Intell. 2020;2:369-375. 7. Greenland S, Morgenstern H. Confounding in health research. Annu Rev Public Health. 2001;22:189-212.

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