El LLM propone · el motor formal dispone · el experto confirma
Del DAG al conjunto de ajuste verificado
Dibujar el grafo ya está resuelto. Lo difícil son las dos millas que lo rodean: qué variables poner, qué código correr y cómo justificarlo ante el comité. IAM-CausalKit se encarga de esas dos millas, con verificación formal rigurosa en medio.
Tres pasos
Describe tu pregunta
En tu idioma, sin jerga. ¿El efecto de qué exposición sobre qué desenlace quieres estimar?
El motor verifica
Un motor determinístico calcula la d-separación, los roles y el conjunto de ajuste mínimo. Nada sale de un LLM.
Recibe los entregables
Conjunto de ajuste + código R/Python + párrafo STROBE + justificación para tu comité de ética.
Verificación formal, no adivinanza
El LLM propone la estructura; el motor formal deriva la causalidad (d-separación, Perković, front-door). Cada resultado trae su traza de prueba visible.
Evidencia real de PubMed
Cada flecha se respalda con estudios reales: nº de metaanálisis, revisiones sistemáticas, cohortes y ECAs, con enlace directo a PubMed por tipo.
Búsqueda sistemática lista
Genera el algoritmo de búsqueda desde tu DAG, traducido al inglés con MeSH, con filtros de fecha y texto completo, y exporta la estrategia en formato PRISMA.
Métodos e inferencia avanzada
Análisis de sensibilidad (E-value) y generación de código para propensity score, variables instrumentales, mediación y modelos multinivel — desde tu DAG verificado.
Docencia con auto-corrección
El modo aula califica el DAG de tus alumnos contra una referencia oculta y te muestra las notas. Enseña el control de confusión a escala.
Bilingüe, compatible con DAGitty
Pensado para clínicos, tesistas y comités de ética. En español o inglés. Importa y exporta la sintaxis estándar: no competimos con lo que usas, lo envolvemos.
Objeto citable
Cada DAG genera una URL estable y exportable (TikZ, BibTeX, DOI de Zenodo) que puedes citar en tu tesis o paper.
Casos de uso
Plantillas listas para cada tipo de problema causal. Ábrelas, edítalas y verifícalas — sin registro.
Actividad física y diabetes tipo 2
Edad y dieta confunden; el IMC es un mediador que NO debe ajustarse.
Abrir en el editor →ConfusorControl prenatal y mortalidad materna
Ruralidad y nivel socioeconómico confunden el acceso al control prenatal.
Abrir en el editor →ConfusorVPH y cáncer cervicouterino
El nivel socioeconómico confunde vía tamizaje y paridad.
Abrir en el editor →ConfusorSaneamiento básico y dengue
Urbanización y nivel socioeconómico como confusores en zonas tropicales.
Abrir en el editor →ConfusorVivienda precaria y enfermedad de Chagas
Pobreza y ruralidad confunden la relación vivienda–vector.
Abrir en el editor →ConfusorHumo de biomasa y EPOC
Sexo como confusor; el tabaquismo es un riesgo independiente.
Abrir en el editor →ColisionadorObesidad e infección respiratoria grave
Ajustar por hospitalización (colisionador) induce una asociación espuria — el 'paradox' de la obesidad.
Abrir en el editor →Variable instrumentalAlcohol y presión arterial (aleatorización mendeliana)
La variante genética es un instrumento válido: estima el efecto pese a la confusión no medida (U).
Abrir en el editor →Confusión no medida (front-door)Tabaquismo y cáncer de pulmón
Con un factor genético no medido, el efecto se identifica por front-door usando el mediador (alquitrán).
Abrir en el editor →MediaciónEducación, ingreso y salud
Descompón el efecto de la educación en directo e indirecto (vía ingreso), ajustando por edad.
Abrir en el editor →MultinivelIntervención nutricional (datos por hospital)
Datos anidados por hospital (Nivel 2): usa el modelo multinivel para separar el efecto individual del contextual.
Abrir en el editor →Planes
Gratis
- ✓Dibujar y verificar DAGs + traza de prueba
- ✓Variables latentes (front-door) e instrumentales
- ✓Evidencia PubMed por arista con enlaces por tipo
- ✓Búsqueda sistemática (traducción + MeSH + PRISMA)
- ✓Análisis de sensibilidad (E-value)
- ✓Código R/Python listo con el conjunto de ajuste
- ✓Párrafo de métodos STROBE + justificación para ética/IRB
- ✓Reporte reproducible Quarto
- ✓Métodos avanzados: PSM, IV, mediación, multinivel
- ✓Import/export DAGitty · plantillas por caso
- ✓Enlaces citables + TikZ + BibTeX + DOI
- ✓Modo aula: 1 ejercicio auto-corregible
- ✓Guardar tus DAGs por cuenta
Institucional
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- ✓Modo aula ilimitado + panel de notas
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