Journal of Data Mining en génomique et protéomique

Abstrait

Aspects conceptuels des réseaux causaux dans un contexte appliqué

Azam Yazdani, Akram Yazdani et Eric Boerwinkle

L'inférence causale est conceptuellement simple dans le cadre d'une intervention randomisée, comme un essai clinique. Cependant, dans les études observationnelles, qui représentent la majorité de la plupart des études épidémiologiques à grande échelle, l'inférence causale est compliquée par des facteurs de confusion et un manque de directionnalité claire sous-jacente à une association observée. Dans la plupart des applications biomédicales à grande échelle, l'inférence causale est incorporée dans des graphes acycliques dirigés (DAG), qui sont une illustration des relations causales (c'est-à-dire des flèches) entre les variables (c'est-à-dire des nœuds). Un concept clé pour faire une inférence causale dans le contexte des études observationnelles est le mécanisme d'attribution, par lequel certains individus sont traités et d'autres non. Cette perspective fournit une structure pour réfléchir aux réseaux causaux dans le contexte du mécanisme d'attribution (AM). L'estimation des tailles d'effet des relations dirigées observées est présentée et discutée.