中文标题：
有向无环图构建与应用步骤解读
发布日期：
2025-11-25
简要介绍：
有向无环图（DAG）作为一种基于先验假设的重要工具，能够清晰呈现变量间的因果关系，助力识别混杂因素和评估偏倚，已在流行病学领域广泛应用。然而，其构建过程容易受到研究者主观性的影响。本文通过对BMJ发表的DAG构建与应用指南解读，阐述了DAG构建的七个步骤：明确研究问题与目标人群、识别相关变量、达成共识并预注册、基于共识图确定数据收集或数据集、选择分析方法与变量测量、进行敏感性分析以及报告DAG。通过这些步骤，研究者能够更科学地构建DAG，识别最小充分调整集，从而提高研究的科学性和可靠性。尽管DAG具有诸多优势，但也存在局限性，例如没有考虑所有相关因素，可能导致分析结果中存在未解释的干扰因素或因果关系判断错误，进而无法验证因果推断中的其他关键假设。因此，建议将DAG与数据驱动方法相结合，以充分发挥其优势并弥补不足。
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