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DOI: 10.1055/s-0034-1387509
Eine Einführung in Kausalitätsprinzipien in der biomedizinischen Forschung
An Introduction to Causality Principles in Biomedical ResearchPublication History
Publication Date:
19 December 2014 (online)


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Aus der wiederholten Beobachtung von Sequenzen kann logisch keine Kausalität gefolgert werden.
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Bei einem behandelten Patienten ist zur selben Zeit an selber Stelle nur eine Behandlung faktisch beobachtbar. Alle alternativen Behandlungen sind konträr zu den Fakten und führen zu einem erkenntnistheoretischen Dilemma.
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Die meisten gängigen Kausalitätsansätze enthalten Elemente des kontrafaktischen Denkens.
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Unter ceteris paribus („alles übrige gleich“) ist anzunehmen, dass die Substitutspopulation die kontrafaktische Erfahrung von Interesse widerspiegelt.
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Das „sufficient component cause model“ fördert das mechanistische Verständnis von Kausalität und klärt Begriffe der notwendigen und hinreichenden Bedingung bei multikausalen Ätiologien.
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Probabilistische Kausalität wird als statistische Relevanz definiert, bei der ein kausaler Faktor die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten eines Ereignisses verändert.
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Neben individuellen sozialen Faktoren stellen aggregierte soziale Faktoren bei vielen Erkrankungen Komponenten kausaler Mechanismen dar. Diese Faktoren können auch die Rolle von Vorläufern individueller kausaler Komponenten und von Confoundern einnehmen.
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Die Interpretation eines kausalen Effekts ist unter anderem von der Wahl der Vergleichsintervention (Komparator) abhängig.
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Regelbasierte Verfahren zur Kausalität (Henle-Koch-Postulate, Bradford-Hill-Gesichtspunkte) erlauben nur einen informellen kausalen Schluss und sollten nicht dogmatisch angewendet werden.