Направленный ациклический граф

Направленный ациклический граф (ДАГ) — это диаграмма из узлов и однонаправленных стрелок, используемая для кодирования предположений исследователя о причинно-следственных связях между переменными. В эпидемиологии ДАГи делают эти предположения явными и предоставляют формальные правила для определения того, какие переменные следует корректировать для оценки причинно-следственного эффекта без внесения систематической ошибки.

Definition

Направленный ациклический граф — это граф, в котором узлы представляют переменные, а направленные ребра представляют предполагаемые прямые причинно-следственные связи, без пути, который возвращается к своему начальному узлу, используемый для определения того, какие корректировки идентифицируют причинно-следственный эффект.

Scope

Эта тема охватывает структуру и чтение причинных ДАГов, понятия конфаундеров, медиаторов и коллайдеров, а также графические правила, в частности d-разделение и критерий задней двери, которые связывают нарисованный граф с допустимым набором корректировок. Это методологический справочник, а не клиническое руководство.

Core questions

• Как можно явно представить предположения о причинно-следственной структуре?
• Какие переменные должны быть скорректированы, а какие нет, для оценки причинно-следственного эффекта?
• Чем конфаундеры, медиаторы и коллайдеры отличаются в причинном графе?

Key concepts

• Узлы и направленные ребра
• Конфаундер, медиатор и коллайдер
• Путь задней двери и критерий задней двери
• d-разделение
• Смещение коллайдера
• Минимальный достаточный набор корректировок

Mechanisms

В ДАГе стрелка от одной переменной к другой кодирует предполагаемый прямой причинно-следственный эффект, а отсутствие стрелки кодирует предполагаемое отсутствие прямого эффекта. Критерий задней двери Перла (pearl-1995) идентифицирует набор переменных, которые при условии их учета блокируют все непричинные (задние) пути между воздействием и исходом, оставляя причинный путь открытым, что дает несмещенный набор корректировок. Гринленд, Перл и Робинс (greenland-pearl-robins-1999) перевели эту графическую теорию для эпидемиологов, показав, как следует контролировать конфаундеры, как правило, не следует контролировать медиаторы при оценке общих эффектов, и как нельзя учитывать коллайдеры, поскольку это открывает ложный путь (смещение коллайдера). Таким образом, корректировка по неправильным переменным может создать смещение, а не устранить его (schisterman-2009), и такое программное обеспечение, как dagitty, реализует эти правила (textor-2016).

Clinical relevance

ДАГи определяют, как планируется контроль смешивающих факторов в исследованиях, которые формируют доказательную базу для клинической практики и общественного здравоохранения, помогая читателям понять, почему та или иная корректировка была или не была сделана. Они описывают аналитическое мышление и не являются основой для индивидуальных диагностических или лечебных решений.

Epidemiology

Причинные ДАГи в настоящее время являются стандартной частью разработки и отчетности об обсервационных исследованиях в эпидемиологии, используемые для обоснования выбора ковариат и для предвидения смещения отбора и смещения коллайдера. Такие инструменты, как dagitty, сделали формальный анализ ДАГов рутинным в прикладной работе (textor-2016).

History

Перл представил причинные диаграммы и критерий задней двери для формализации причинно-следственного вывода из неэкспериментальных данных (pearl-1995), а Гринленд, Перл и Робинс внедрили эту концепцию в эпидемиологию в 1999 году (greenland-pearl-robins-1999). Последующая прикладная работа прояснила такие подводные камни, как чрезмерная корректировка и смещение коллайдера (schisterman-2009), и привела к созданию широко используемого программного обеспечения для анализа ДАГов (textor-2016).

Debates

Может ли корректировка по большему количеству ковариат принести вред?

Теория ДАГов показывает, что учет медиаторов или коллайдеров может внести смещение, поэтому добавление ковариат не является автоматически более безопасным; выбор набора корректировок требует явных причинных предположений, а не статистического удобства.

Key figures

• Judea Pearl
• Sander Greenland
• James Robins
• Enrique Schisterman

Seminal works

• pearl-1995
• greenland-pearl-robins-1999

Frequently asked questions

Что означает «ациклический» в направленном ациклическом графе?

Это означает, что ни одна переменная не может, следуя направлению стрелок, в конечном итоге вызвать саму себя; эффекты текут в одном направлении без обратных связей.

Почему корректировка по коллайдеру может создать смещение?

Коллайдер — это переменная, вызванная двумя другими; учет ее открывает ложную связь между ее причинами, поэтому корректировка по ней может внести смещение, а не устранить смешивающие факторы.