综述：关于儿童期发病残疾的研究的因果图

《Developmental Medicine & Child Neurology》：Causal diagrams for research about childhood-onset disabilities

本文探讨有向无环图（DAGs）在发育医学中的应用，通过脑瘫、自闭症和多动症案例，说明DAGs如何控制混淆变量、优化研究设计及确定干预优先级，同时促进跨学科协作与患者沟通。

　　

摘要

有向无环图（DAGs）越来越多地被用于阐明假设、识别偏见来源，并在健康科学领域中对因果关系进行结构化分析。在发育医学中，因果关系通常贯穿从孕前到产后的整个阶段，DAGs提供了一种系统的方法来处理这种复杂性。本文为儿童期发病障碍的临床医生和研究人员介绍了DAG的基本概念，重点强调了这些概念的易用性和实际应用价值。我们通过脑瘫、自闭症和注意力缺陷/多动障碍等案例，展示了DAG如何支持混杂因素的控制、效应估计以及研究设计。文章中的图表使用了一致的、基于临床的实例，帮助读者理解中介效应、旁路路径和碰撞偏倚等概念。除了建模的严谨性外，DAGs还有助于促进跨学科的合作，并向有相关经验的家庭和个人传达因果结构。我们还展示了如何利用节点中心性和图特征等网络指标来确定干预措施的优先级。最后，我们强调了在数据收集之前绘制DAG的重要性，因为此时DAG的指导作用最为显著。

图形摘要

本文旨在描述由一个国际工作组构建的脑瘫有向无环图（cerebral palsy directed acyclic graph）的开发过程。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。