中国卒中杂志 ›› 2024, Vol. 19 ›› Issue (10): 1221-1229.DOI: 10.3969/j.issn.1673-5765.2024.10.016
郝允逸1,夏雪2,3,胥芹2,3,赵性泉1,3,王安心2,3
HAO Yunyi1, XIA Xue2,3, XU Qin2,3, ZHAO Xingquan1,3, WANG Anxin2,3
摘要: 有向无环图(directed acyclic graph,DAG)是构建因果推断中因果假设的可视化工具,可通过后门准则筛选需要校正的最小校正子集,控制观察性研究中的混杂偏倚。然而现有研究在绘制DAG时缺乏规范,文献中使用的DAG质量良莠不齐,在应用上存在困境。ESC-DAGs方法的出现为构建DAG提供了标准化流程。该方法基于系统综述的基本思想广泛检索相关文献,并将构建过程分为映射(mapping)、转化(translation)和整合(integration)三个阶段:首先基于检索出来的每项研究构建饱和DAG,然后根据希尔准则和潜在结果框架筛选图中的有向边,最后将所有保留的有向边整合在一张DAG中。ESC-DAGs方法充分利用了文献信息和研究者的专业知识,为DAG的应用提供了合理可行的标准,具有重要的指导意义。本文将介绍ESC-DAGs方法的基本内容,并通过卒中临床研究示例展示构建DAG的具体过程。
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