Nedensel Çıkarım
Nedensel çıkarım, bir maruziyet ile bir sonuç arasında gözlemlenen bir ilişkinin şans, yanlılık veya karıştırıcı etki (confounding) yerine gerçek bir neden-sonuç ilişkisini yansıtıp yansıtmadığına karar vermekle ilgilenen epidemiyoloji ve biyoistatistiğin bir dalıdır. Araştırmacıların nedensel soruları hassas bir şekilde ifade etmelerini ve mevcut verilerin bu soruları yanıtlayıp yanıtlayamayacağını değerlendirmelerini sağlayan kavramsal çerçeveler, grafiksel araçlar ve analitik yöntemler sunmaktadır.
Tanım
Nedensel çıkarım, nedensel etkileri tanımlamak, verilerden hangi varsayımlar altında tahmin edilebileceklerini belirtmek ve ortaya çıkan sonuçların bu varsayımların ihlallerine karşı ne kadar sağlam olduğunu değerlendirmek için kullanılan resmi çerçeveler ve yöntemler bütünüdür.
Kapsam
Bu alan, sağlık araştırmalarında modern nedensel akıl yürütmenin temel mekanizmalarını bir araya getirmektedir: nedensel kriterler ve nedensellik kuramları, varsayımları kodlamak için yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler, nedensel tahmin edicileri (estimand) tahmin edilebilir niceliklere bağlayan tanımlama koşulları, ölçülmemiş yanlılık için duyarlılık analizi ve hepsinin temelini oluşturan karşıolgusal (potansiyel sonuçlar) çerçevesi. Bu, metodolojik bir referanstır, klinik bir rehberlik değildir.
Alt konular
Temel sorular
- İstatistiksel bir ilişki ne zaman nedensel bir sonucu destekler?
- Gözlemsel verilerden nedensel bir etkiyi tanımlamak için hangi varsayımlara ihtiyaç vardır?
- Bu varsayımlar nasıl açık hale getirilebilir ve kontrol edilebilir?
- Nedensel bir sonuç, ölçülmemiş karıştırıcı etkiye (confounding) veya diğer yanlılıklara karşı ne kadar duyarlıdır?
Anahtar kavramlar
- Karşıolgusallar ve potansiyel sonuçlar
- Karıştırıcı etki (confounding) ve değişebilirlik (exchangeability)
- Yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler
- Tanımlama ve tahmin ediciler (estimand)
- Duyarlılık analizi
- Hill'in nedensellik üzerine görüşleri
Mekanizmalar
Modern nedensel çıkarım, Rubin (rubin-1974) tarafından resmileştirilen potansiyel sonuçlar (karşıolgusal) modeline dayanmaktadır; bu modelde nedensel etki, aynı birimler için farklı, karşılıklı olarak dışlayıcı maruziyetler altında ortaya çıkacak sonuçlar arasındaki bir karşıtlıktır. Yönlendirilmiş döngüsel olmayan grafikler (greenland-pearl-robins-1999), değişkenlerin nasıl ilişkili olduğuna dair esaslı varsayımları, yapısı hangi ayarlamaların karıştırıcı etkiyi (confounding) engelleyeceğini ve hangilerinin yanlılık (bias) yaratacağını belirleyen bir grafiğe dönüştürmektedir. Tanımlama, değişebilirlik (exchangeability), pozitiflik (positivity) ve tutarlılık (consistency) gibi belirtilen varsayımlar altında, karşıolgusal karşıtlığın gözlemlenen verilerin bir fonksiyonuna eşit olup olmadığını sorgulamaktadır (hernan-robins-2006). Varsayımların garanti edilemediği durumlarda, duyarlılık analizi, bir bulguyu geçersiz kılmak için ölçülmemiş bir yanlılığın ne kadar güçlü olması gerektiğini nicel olarak belirlemektedir.
Klinik önem
Nedensel çıkarım çerçeveleri, tedaviler, maruziyetler ve risk faktörleri hakkındaki gözlemsel kanıtların nasıl üretildiğini ve değerlendirildiğini şekillendirmektedir; bunları anlamak, okuyucuların bildirilen bir etkinin güvenilir olup olmadığını değerlendirmelerine yardımcı olmaktadır. Bu alan, kanıtların nasıl akıl yürütüldüğünü açıklamaktadır ve bireysel tanı veya tedavi önerileri kaynağı değildir.
Epidemiyoloji
Nedensel çıkarım yöntemleri, randomizasyonun genellikle imkansız olduğu ve araştırmacıların bunun yerine açık varsayımlar yapması ve savunması gerektiği gözlemsel epidemiyoloji, farmakoepidemiyoloji ve karşılaştırmalı etkinlik araştırmalarında artık standart hale gelmiştir. Çoğulcu gelenek, hiçbir tek yöntemin veya kriterin nedenselliği tek başına çözemeyeceğini vurgulamaktadır (vandenbroucke-2016).
Tarihçe
Yirminci yüzyıl epidemiyolojisi, Hill'in 1965'teki görüşlerinde (hill-1965) billurlaşan gayri resmi ilişki-nedensellik tartışmalarından, nedenselliğin açık bir matematiksel kuramına doğru ilerlemiştir. Rubin'in 1974'teki potansiyel sonuçlar formülasyonu (rubin-1974) ve ardından Greenland, Pearl ve Robins tarafından nedensel diyagramların geliştirilmesi (greenland-pearl-robins-1999), karşıolgusal akıl yürütmeyi grafiksel modellerle birleştirmiştir ve 2000'li yıllara gelindiğinde bu araçlar, epidemiyologların nedensel soruları nasıl çerçevelediği ve yanıtladığı konusunda merkezi bir hale gelmiştir (hernan-robins-2006).
Tartışmalar
- Nedensel çıkarım için tek bir doğru çerçeve var mıdır?
- Bazıları, grafiksel yöntemlerle birlikte karşıolgusal modelin birleşik bir temel sağladığını savunurken, diğerleri farklı kriter ve yöntemlerin birbirini tamamladığı ve hiçbir tek kuralın nedenselliği çözmediği çoğulcu bir görüşü savunmaktadır.
Öne çıkan isimler
- Austin Bradford Hill
- Jerome Cornfield
- Donald Rubin
- James Robins
- Sander Greenland
- Judea Pearl
- Miguel Hernán
İlgili konular
Temel eserler
- hill-1965
- rubin-1974
- greenland-pearl-robins-1999
- hernan-robins-2006
Sıkça sorulan sorular
- Nedensel çıkarım, sıradan istatistiksel ilişkiden nasıl farklıdır?
- İlişki, değişkenlerin verilerde nasıl birlikte hareket ettiğini tanımlar; nedensel çıkarım ise, bir ilişkinin bir değişkeni değiştirmenin diğeri üzerindeki etkisi olarak yorumlanabilmesi için verilerin nasıl üretildiğine dair açık varsayımlar eklemektedir.
- Nedensel etkiler randomize bir çalışma olmadan tahmin edilebilir mi?
- Evet, ancak yalnızca ölçülmemiş karıştırıcı etki (confounding) olmaması gibi belirtilen ve genellikle test edilemeyen varsayımlar altında; nedensel çıkarım yöntemleri bu varsayımları açık hale getirmekte ve araştırmacıların sonuçların bu varsayımlara karşı ne kadar sağlam olduğunu test etmelerine olanak tanımaktadır.