文章摘要
张淼,朱以敏,李亚欣,牟育彤,阚慧,范伟,戴江红,郑英杰.因果推断中研究人群的形成[J].中华流行病学杂志,2021,42(7):1292-1298
因果推断中研究人群的形成
Formation of study population for causal inference
收稿日期:2020-06-12  出版日期:2021-07-29
DOI:10.3760/cma.j.cn112338-20200612-00839
中文关键词: 因果思维  研究人群  因果推断  横截面  纵向  研究设计
英文关键词: Causal thinking  Study population  Causal inference  Cross-section  Longitudinal  Research design
基金项目:国家自然科学基金(81373065,81773490);国家重点研发计划(2017YFC1200203)
作者单位E-mail
张淼 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032  
朱以敏 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032  
李亚欣 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032  
牟育彤 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032  
阚慧 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032  
范伟 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032  
戴江红 新疆医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室, 乌鲁木齐 830011  
郑英杰 复旦大学公共卫生学院流行病学教研室/国家卫生健康委员会卫生技术评估重点实验室(复旦大学)/复旦大学公共卫生学院公共卫生安全教育部重点实验室, 上海 200032 zhengshmu@gmail.com 
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中文摘要:
      流行病学是对一定数量的人群进行特征描述和比较,并在此基础上进行因果推断。研究人群的形成是其第一步。本研究以观察性研究为例,首先定义个体截面和人群截面,并阐明其测量需满足的3个假设:属性真实值随时间保持不变,属性变量间互不干扰,个体间互不干扰;接着指出因果推断研究应以待定因(或暴露)的发生或状态开始的时间为标准进行统一;最后,基于人群截面的双重角色,提出人群的因果推断研究可分为2类:历史重建研究和探索未来研究,并初步梳理了研究设计框架、估计的效应及设计间的关系。从因果思维角度探讨研究人群的形成过程,可为明确因果推断研究设计类型奠定基础,选取合适的效应估计进行因果推断,值得深入研究。
英文摘要:
      Epidemiological analysis describes and compares the characteristics of a certain number of people to make causal inferences. The formation of the study population is always the first step. In this paper, we first define the concepts of cross-sections at both individual level and population level and introduce the three assumptions needed in the measurements in observational studies, i. e. the true values of the attributes are stable with time, the attribute variables are independent and the individuals are independent during the measuring process. We also determine that the causal inference research should be unified based on the time of the occurrence or beginning of a postulated cause, or exposure, should be in. Then, based on the dual roles of the population cross-section with causal thinking, we propose that research designs can be classified into two types with different characteristics:history reconstruction research and future exploration research. Finally, we briefly analyze the research design framework and the relationship between estimated effects and different designs. The discussion of the formation of a study population from the perspective of causal thinking can make a foundation for the classification of causal inference research design with appropriate effect parameters, which needs to be further studied.
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