Kausale Inferenz in der Versorgungsforschung: Konzepte, Methoden und AnwendungsperspektivenCausal inference in health services research: concepts, methods and application perspectives
Gesundheitswesen
DOI: 10.1055/a-2765-8811
Health services research faces the challenge of providing sound
recommendations for action for the further development of health systems and
care. The application of causal inference methods offers health services
researchers an excellent opportunity to identify causal relationships under
everyday conditions. The role of clinical trials with a classic randomised
controlled trial (RCT) design is recognised as suitable for gaining insights
that help establish causal inference, but other methodological approaches to
generating evidence also play an important role in health services
research.The discussion paper presents key concepts and assumptions of causal
inference and highlights their relevance for health services research. The
paper makes it clear that in order to fulfil the assumptions, it is
necessary to integrate theory, contextual knowledge, understanding of
mechanisms and formal concepts, such as directed acyclic graphs (DAGs), into
a suitable empirical study design. To this end, RCTs, quasi-experimental
methods, causal machine learning, target trial emulation, in silico trials
and the mixed-methods approach of integrated inference are presented and
discussed in terms of their applicability in health services research and
their internal and external validity.All of the approaches presented here can contribute to the estimation of
causal effects when used in a targeted manner and in accordance with the
central assumptions. Their suitability depends largely on the research
question, data quality, theoretical modelling and contextual knowledge. The
combination of complementary designs and high quality data sources can
increase the robustness of causal conclusions.Causal inference in health services research is not only a methodological
procedure, but an integrative process that systematically combines theory,
methodology and contextual knowledge. By consistently linking these aspects,
health services research can generate differentiated and actionable insights
that go beyond correlative analyses and enable an understanding of the
mechanisms of causal processes. This can lead, for example, to
evidence-supported recommendations that critically examine the often
non-evidence-based status quo and reliably evaluate the benefits of new
models.Die Versorgungsforschung steht vor der Herausforderung, fundierte
Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung von Gesundheitssystem und
-versorgung zu geben. Die Anwendung von Methoden der kausalen Inferenz
bietet Versorgungsforschern eine exzellente Möglichkeit, um kausale
Zusammenhänge unter Alltagsbedingungen zu identifizieren. Die Rolle von
klinischen Studien mit klassisch randomisiert-kontrolliertem Studiendesign
(RCTs) wird in der Erkenntnisgewinnung für die Feststellung kausaler
Inferenz anerkannt, jedoch haben in der Versorgungsforschung weitere
methodische Ansätze zur Evidenzgenerierung eine wichtige Rolle.Das Diskussionspapier stellt zentrale Konzepte und Annahmen der kausalen
Inferenz dar und beleuchtet deren Relevanz für die Versorgungsforschung. Das
Papier verdeutlicht, dass für die Erfüllung der Annahmen die Integration von
Theorie, Kontextwissen, Mechanismenverständnis und formalen Konzepten, wie
etwa die Directed Acyclic Graphs (DAGs), in ein passendes empirisches
Studiendesign notwendig ist. Dazu werden u. a. RCTs, quasi-experimentelle
Methoden, Causal Machine Learning, Target-Trial Emulation, In-Silico Trials
sowie der Mixed-Methods-Ansatz der integrierten Inferenz vorgestellt und im
Hinblick auf ihre Anwendbarkeit in der Versorgungsforschung und ihrer
internen und externen Validität diskutiert.Alle vorgestellten Ansätze können bei gezieltem Einsatz und unter Beachtung
der zentralen Annahmen einen Beitrag zur Schätzung kausaler Effekte leisten.
Ihre Eignung ist maßgeblich abhängig von Fragestellung, Datenqualität,
theoretischer Modellbildung und Kontextwissen. Die Kombination
komplementärer Designs und qualitativ hochwertiger Datenquellen kann die
Robustheit kausaler Schlussfolgerungen erhöhen.Kausale Inferenz in der Versorgungsforschung ist nicht nur ein methodisches
Verfahren, sondern ein integrativer Prozess, der Theorie, Methodologie und
Kontextwissen systematisch verbindet. Durch die konsequente Verknüpfung
dieser Aspekte kann die Versorgungsforschung differenzierte und
handlungsrelevante Erkenntnisse generieren, die über korrelative Analysen
hinausgehen und ein Verständnis der Mechanismen kausaler Prozesse
ermöglichen. So können z. B. evidenzgestützte Empfehlungen entstehen, die
den oft nicht evidenzbasierte Status quo kritisch prüfen und den Nutzen
neuer Modelle zuverlässig bewerten.
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