Utilização de diagramas causais e a comunicação de fontes de incerteza em estudos observacionais.
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ |
Texto Completo: | http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/4507 |
Resumo: | Causal diagrams (Directed Acyclic Graphs- DAG) have been suggested as a potential tool to improve methodological and reporting quality of observational studies. However, little is known about their empirical applications. A literature review was performed to describe when, where and how causal diagrams have been applied in analytical observational studies in the past 18 years. Potential studies were retrieved through a citation search and a keyword search within PubMed and Web of Science. For a sample of 100 articles that provided the causal structure, the graphical model's features, and reporting of confounding were assessed. In addition, reporting limitations and use of uncertainty markers (hedges) were compared between articles with and without causal DAG. From 2000 to 2017, 1034 publications were identified, including 5021 authors and 85 country affiliations. Only 430 articles (42%) provided the graphic structure. The majority of studies contain only one DAG, and few graphical models included unobserved confounders (23%), or measurement errors (6%) and selection mechanisms (3%). Modifications in the adjustment set were reported in 19% of the articles. Besides, 20% were classified as a possible occurrence of Table 2 fallacy. The number of study limitations acknowledged by the authors and the frequency of uncertainty markers was similar in articles with and without causal diagrams. However, the reporting of quantitative assessments of study limitations were more frequent among studies with DAG (52% vs. 21%). There is a need for further discussion and research concerning the construction and analysis of causal models and the development of reporting guidelines of causal |
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A literature review was performed to describe when, where and how causal diagrams have been applied in analytical observational studies in the past 18 years. Potential studies were retrieved through a citation search and a keyword search within PubMed and Web of Science. For a sample of 100 articles that provided the causal structure, the graphical model's features, and reporting of confounding were assessed. In addition, reporting limitations and use of uncertainty markers (hedges) were compared between articles with and without causal DAG. From 2000 to 2017, 1034 publications were identified, including 5021 authors and 85 country affiliations. Only 430 articles (42%) provided the graphic structure. The majority of studies contain only one DAG, and few graphical models included unobserved confounders (23%), or measurement errors (6%) and selection mechanisms (3%). Modifications in the adjustment set were reported in 19% of the articles. Besides, 20% were classified as a possible occurrence of Table 2 fallacy. The number of study limitations acknowledged by the authors and the frequency of uncertainty markers was similar in articles with and without causal diagrams. However, the reporting of quantitative assessments of study limitations were more frequent among studies with DAG (52% vs. 21%). There is a need for further discussion and research concerning the construction and analysis of causal models and the development of reporting guidelines of causalOs diagramas causais (gráficos acíclicos direcionados DAG) têm sido apontados como uma das principais ferramentas que podem contribuir para a qualidade metodológica e do relato de estudos observacionais. No entanto, pouco se sabe sobre como essas ferramentas têm sido utilizadas nas investigações empíricas. Neste trabalho, foi realizada uma revisão da literatura com o objetivo de descrever o quanto, como e onde os diagramas causais têm sido utilizados em estudos observacionais analíticos nos últimos 18 anos. Foram realizadas buscas por citações e pesquisas por palavras-chaves nas bases de dados do PubMed e Web of Science. Em uma amostra de 100 artigos que apresentaram a estrutura causal, foram avaliadas as características dos modelos gráficos e o relato de confundimento. Além disso, foi realizada uma análise comparativa do relato das limitações do estudo e da frequência de marcadores linguísticos de incerteza (hedges) nos artigos com e sem a utilização de DAG causais. Foram identificadas 1034 publicações, totalizando 5021 autores e 85 países de afiliação. Apenas 430 artigos (42%) forneceram a estrutura gráfica. A maioria das publicações contém apenas um DAG causal (87%) e poucos modelos gráficos contêm confundidores não observados (23%), ou a representação de erros de mensuração (6%) e mecanismos de seleção (3%). O relato de modificações no conjunto de ajuste foi observado em 19% das publicações. Além disso, 20% foram classificadas como possível ocorrência da falácia da tabela 2. O número de limitações do estudo reconhecidas pelos autores e a frequência de marcadores de incerteza foram semelhantes nas amostras de artigos com e sem diagramas causais. No entanto, o relato de avaliações quantitativas das limitações do estudo foi mais frequente entre os artigos com DAG (52% vs. 21%). Há necessidade de mais discussões e estudos sobre a construção e análise de modelos causais e o desenvolvimento de recomendações gerais para apresentação de DAG causais nos artigos científicos.Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2020-08-02T16:49:45Z No. of bitstreams: 2 Tese de doutorado Taisa CORTES.pdf: 2606942 bytes, checksum: 83f24b605f4327f78f866572a29b4e54 (MD5) Tese de doutorado Taisa CORTES - partes liberadas.pdf: 1454970 bytes, checksum: 3836a5ff5d86f8c10b2fa518a8a65d12 (MD5)Made available in DSpace on 2020-08-02T16:49:45Z (GMT). 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