G-Computation (Parametrische G-Formel)
G-Computation ist eine Methode der kausalen Inferenz zur Schätzung der Auswirkung einer Intervention oder Behandlung auf ein Ergebnis anhand von Beobachtungsdaten. Sie wurde 1986 von James M. Robins entwickelt und bietet einen parametrischen Ansatz zur Standardisierung, der zeitvariable Expositionen und Confounder bewältigen kann. Die Methode schätzt, wie das Ergebnis in der Population unter verschiedenen Interventionsszenarien aussehen würde, indem sie angepasste Ergebnismodelle nutzt.
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Quellen
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with sustained exposure periods: application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6 ↗
- Taubman, S. L., Robins, J. M., Mittleman, M. A., & Hernán, M. A. (2009). Intervening on risk factors for coronary heart disease: an application of the parametric g-formula. International Journal of Epidemiology, 38(6), 1599-1611. DOI: 10.1093/ije/dyp192 ↗
- Ahern, J., Hubbard, A., & Galea, S. (2009). Estimating the effects of potential public health interventions on population disease burden: a step-by-step illustration of causal inference methods. American Journal of Epidemiology, 169(9), 1140-1147. DOI: 10.1093/aje/kwp015 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). G-Computation (Parametric G-formula). ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/g-computation
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