Raisonnement contrefactuel

Le raisonnement contrefactuel constitue la logique fondamentale de l'inférence causale moderne : il définit l'effet d'une exposition comme une comparaison entre ce qui s'est réellement produit et ce qui se serait produit sous une exposition différente, contrefactuelle, pour les mêmes individus ou la même population. Étant donné qu'un seul de ces résultats est observable, l'inférence causale devient un problème de récupération du contrefactuel manquant.

Definition

Le raisonnement contrefactuel définit un effet causal comme un contraste entre des résultats potentiels, c'est-à-dire les résultats qu'une unité expérimenterait sous différentes expositions, dont au plus un est observé pour chaque unité.

Scope

Ce sujet aborde le cadre des résultats potentiels (modèle causal de Rubin), la définition des effets causaux individuels et moyens comme des contrastes contrefactuels, et le problème fondamental de l'inférence causale selon lequel un seul résultat potentiel par unité est observable. Il s'agit d'une référence méthodologique, et non d'une directive clinique.

Core questions

• Que se serait-il passé pour les mêmes personnes sous une exposition différente ?
• Comment un effet causal est-il défini lorsqu'un seul résultat peut être observé ?
• Comment les effets causaux individuels et moyens sont-ils liés ?

Key concepts

• Résultats potentiels
• Effet causal individuel versus effet causal moyen
• Problème fondamental de l'inférence causale
• Contraste contrefactuel
• Échangeabilité
• Cohérence

Mechanisms

Dans le modèle des résultats potentiels formalisé par Rubin (rubin-1974), chaque unité possède un résultat potentiel sous chaque exposition possible ; l'effet causal individuel est le contraste entre ces résultats, et l'effet causal moyen est la moyenne de ces contrastes au niveau de la population. Le problème fondamental est que seul le résultat sous l'exposition réellement reçue est observé, le contrefactuel doit donc être estimé à l'aide d'un groupe de comparaison. Ceci n'est valide que lorsque les groupes sont échangeables, c'est-à-dire qu'ils auraient eu la même distribution de résultats s'ils avaient reçu la même exposition (greenland-robins-1986), et lorsque le résultat observé correspond au résultat potentiel correspondant (cohérence). La randomisation assure l'échangeabilité par conception ; dans les données observationnelles, elle doit être supposée et défendue (hernan-robins-2006). Les diagrammes causaux offrent une représentation structurelle complémentaire de ces mêmes hypothèses contrefactuelles (greenland-pearl-robins-1999).

Clinical relevance

La définition contrefactuelle clarifie ce que signifie réellement un effet de traitement ou d'exposition et pourquoi un groupe de comparaison valide est essentiel, ce qui sous-tend l'évaluation de toutes les preuves causales dans les sciences de la santé. Elle décrit la logique de l'estimation des effets et ne constitue pas une base pour les décisions diagnostiques ou thérapeutiques individuelles.

Epidemiology

Le cadre des résultats potentiels est l'épine dorsale conceptuelle des méthodes épidémiologiques contemporaines, des essais randomisés aux analyses observationnelles utilisant l'ajustement, la pondération ou les g-méthodes. Il fournit le langage dans lequel le biais de confusion, le biais de sélection et la modification d'effet sont désormais définis (hernan-robins-2006).

History

L'idée des résultats potentiels remonte aux travaux de Neyman du début du XXe siècle sur les expériences randomisées et a été généralisée aux études observationnelles par Rubin en 1974 (rubin-1974). Greenland et Robins l'ont reliée au biais de confusion épidémiologique par le biais de l'échangeabilité (greenland-robins-1986), et le cadre, unifié plus tard avec les diagrammes causaux (greenland-pearl-robins-1999), est devenu central dans la manière dont les épidémiologistes définissent et estiment les effets causaux (hernan-robins-2006).

Debates

Dans quelle mesure une intervention contrefactuelle doit-elle être bien définie ?

Certains soutiennent que les contrastes contrefactuels n'ont de sens que pour les expositions correspondant à des interventions hypothétiques raisonnablement bien définies, ce qui soulève des questions sur les effets d'attributs tels que la race ou le poids corporel ; d'autres adoptent une vision plus large des contrastes admissibles.

Key figures

• Donald Rubin
• Jerzy Neyman
• James Robins
• Sander Greenland
• Miguel Hernán

Seminal works

• rubin-1974
• greenland-robins-1986
• greenland-pearl-robins-1999

Frequently asked questions

Pourquoi est-ce appelé le « problème fondamental » de l'inférence causale ?

Parce que pour toute unité, seul le résultat sous l'exposition réellement reçue peut être observé ; le résultat sous l'exposition alternative est manquant, de sorte que l'effet causal individuel ne peut jamais être mesuré directement.

Comment la randomisation aide-t-elle avec les contrefactuels ?

L'assignation aléatoire rend les groupes d'exposition échangeables en moyenne, de sorte que le résultat observé dans un groupe estime le résultat contrefactuel manquant de l'autre, permettant ainsi d'estimer l'effet causal moyen.