对因果推断方法的审查,以估计暴露变化的影响,当事件暴露无法观察到时
Fangyu Liu1,2, Emilie D Duchesneau3, Jennifer L Lund4
1Department of Epidemiology, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, MD, USA.
因果推断方法可以解决研究暴露变化和健康结果的挑战. 这篇评论指导研究人员在药物流行病学之外应用这些方法,以获得更好的公共卫生见解.
科学领域:
- 公共卫生
- 流行病学
- 生物统计学
背景情况:
- 对暴露变化和健康结果的研究对于公共卫生政策至关重要.
- 因果推断方法可以解决未观察到或定义不良的初始暴露.
- 目前这些方法在药物流行病学之外的应用是有限的.
研究的目的:
- 引导研究人员制定有关暴露变化的因果研究问题.
- 解释分析暴露变化和健康结果的统计方法.
- 促进在非药物流行病学研究中更广泛地采用因果推断.
主要方法:
- 定义暴露变化及其影响的说明性考虑.
- 提供关于目标试验模拟设计和数据设置的指导.
- 展示四种统计方法:结构条件平均模型,时间依赖匹配,反向概率权重和参数g公式.
主要成果:
- 包括目标试验模拟在内的因果推断方法可以解决暴露变化的流行病学研究中的挑战.
- 为估计暴露变化的总和/或联合效应提出了四种统计方法.
- 每种统计方法的优点和局限性都进行了比较.
结论:
- 因果推断方法为研究暴露变化和健康结果提供了有价值的工具.
- 这一审查促进了这些方法在各种公共卫生研究领域的应用.
- 增加因果推断的使用可以提高对环境和行为暴露的理解.
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