Directed Acyclic Graphs (DAGs) – Die Anwendung kausaler Graphen in der Epidemiologie - Schipf, S.; Knüppel, S.; Hardt, J.; Stang, A. (Das Gesundheitswesen, 2011)
Kausale Graphen wie die gerichteten, azyklischen Graphen (engl.: directed acyclic graphs, DAGs) finden in der Epidemiologie zunehmend Anwendung zur Konzeptualisierung von Confounding und weiteren Quellen von Bias. Ein DAG ist ein geeignetes Hilfsmittel, um basierend auf apriori-Wissen die Zusammenhänge zwischen der Exposition von Interesse und dem Outcome unter Berücksichtigung verschiedener Kovariaten zu visualisieren. Durch die Anwendung formaler Regeln können die kausalen und nicht-kausalen Strukturen identifiziert werden. Durch geeignete Adjustierung können kausale und nicht-kausale Effekte der Exposition auf das Outcome voneinander getrennt werden. Die Identifizierung der geeigneten Adjustierungsmengen ist abhängig von den Beziehungen der Variablen untereinander. Die Berücksichtigung dieser Beziehungen ist wichtig, um nicht für mehr Kovariaten als notwendig zu adjustieren. Die Folge könnte die Einführung von zusätzlichem Bias sein. Durch Betrachtung der einzelnen Pfade eines DAGs werden die kausalen Strukturen systematisch identifiziert, um minimal suffiziente Adjustierungsmengen an Kovariaten zu erhalten, die eine möglichst unverzerrte Effektschätzung basierend auf dem zugrunde liegenden Graphen ermöglicht. Das Ziel dieses Beitrages ist eine Einführung in die Grundbegriffe der kausalen Graphen und die Illustration der Anwendungsschritte zur Ableitung von suffizienten Adjustierungsmengen.
Keywords: kausaler Graph; DAG; Confounding; Kausalität; Bias; minimal suffiziente Adjustierungsmenge