Возможности использования направленных ациклических графов при планировании и интерпретации результатов биомедицинских исследований

В статье представлен алгоритм построения и применения направленных ациклических графов (Directed Acyclic Graphs, DAGs) при планировании эпидемиологических и биомедицинских исследований. DAGs представляют собой графический инструмент для моделирования сложных связей между переменными, что особенно актуально в биомедицинской науке, где корректная оценка причинно-следственных связей требует учёта потенциальных вмешивающихся факторов. Подчёркивается значимость DAGs для концептуализации научной гипотезы и понимания структуры связей между факторами на основе анализа литературы и результатов ранее проведённых исследований. Применение DAGs способствует повышению качества как планирования исследования, так и анализа данных, обеспечивая более обоснованный подход к отбору переменных для включения в математические модели. DAGs позволяют определить минимальный и достаточный набор факторов для коррекции с учётом роли переменных (конфаундеров, медиаторов, коллайдеров) относительно воздействия (вероятного фактора риска) и исхода (заболевания или состояния), тем самым снижая риск аналитических ошибок. В статье акцентируется внимание на практическом применении DAGs с помощью доступного программного обеспечения, а также представлены конкретные примеры использования графов в биомедицинских исследованиях. В заключение предложены рекомендации по интеграции DAGs в практику биомедицинских исследований, что может способствовать более широкому внедрению современных методов многомерного статистического анализа, улучшению интерпретируемости и повышению воспроизводимости научных результатов.