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公共卫生研究的方法——加强从观察数据得出的因果推论
Methods of Public Health Research — Strengthening Causal Inference from Observational Data


Miguel A. Hernán ... 其他 • 2021.10.07

如果要在各种可能的行动方案中做出明智选择,我们需要了解这些行动的影响。因此,公共卫生和医疗决策者需要通过合理的因果推论来了解哪些行动对人有效,哪些对人有害。决策者更喜欢基于随机试验的推论,因为随机分配治疗策略的过程预计会产生具有可比性的治疗组,因而可将结局差异归因于治疗,而不是归因于先前存在的组间差异。

事实上,对于每一个因果关系问题,做出推论时,目标都是开展可回答该问题的随机试验,即“目标试验”(target trial)。但是我们无法开展足够的目标试验来回答所有人群中所有治疗策略和所有结局的所有因果关系问题,而且试验可能需要数年才能完成。

如果必须做出决策时尚无合适的目标试验,那么因果推论可能需要依赖人群观察数据(例如常规医疗中产生的电子病历)。因为根据观察数据做出因果推论可被视为试图模拟目标试验,所以问题不在于是否应该使用观察数据进行因果推论,而是如何最有效地使用它们。





作者信息

Miguel A. Hernán, M.D., Dr.P.H.
From the CAUSALab and the Departments of Epidemiology and Biostatistics, Harvard T.H. Chan School of Public Health, Boston.

 

参考文献

1. Dorn HF. Philosophy of inferences for retrospective studies. Am J Public Health 1953;43:677-683.

2. Robins JM. A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to the healthy worker survivor effect. Math Model 1986;7:1392-1512.

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4. Lodi S, Phillips A, Lundgren J, et al. Effect estimates in randomized trials and observational studies: comparing apples with apples. Am J Epidemiol 2019;188:1569-1577.

5. Kitahata MM, Gange SJ, Abraham AG, et al.Effect of early versus deferred antiretroviral therapy for HIV on survival. N Engl J Med 2009;360:1815-1826.

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