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摘要
观察性研究是流行病学病因研究常用的研究设计, 但应用观察性研究进行因果推断时, 常由于未经识别、校正的混杂因素的存在, 歪曲暴露因素与研究结局之间的真实因果关系。传统混杂因素判断标准在实际应用中不够直观, 且有一定局限性, 有时甚至出现混杂因素的误判。有向无环图(DAGs)可以直观识别观察性研究中存在的混杂因素, 将复杂的因果关系可视化, 判断研究中需要校正的最小校正子集, 并可避免传统混杂因素判断标准的局限性, 结合DAGs还可以指导混杂因素校正方法的选择, 在观察性研究中因果推断具有重要指导价值, DAGs在未来的流行病学研究中将有更多的应用。
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