Querschnittsinitiative
Causal Inference
Causal Inference in der DGEpi Mitgliederversammlung
Jahrestagung DGEpi, 12. Sept. 2019, Ulm
Uwe Siebert (UMIT, HSPH)
Motivation
- Diverse Aktivitäten, Kongresse, Strömungen zum Thema Causal Inference
- in Biostatistik, Epidemiologie, Demographie, Decision Science, Public Health, Sozialwissenschaften, Informatik, AI - Die DGEpi ist der Platz für tiefergehenden Austausch zu Causal Inference im Gesundheitswesen
- Wissen um Methoden sehr heterogen. Anwendung noch zurückhaltend & oft unkritisch. Kritische Masse vorhanden.
- Bündelung der Kräfte im deutschsprachigen Raum
- Persönliche Motivation:
- Causal Inference persönlicher Schwerpunkt für die nächsten 6 Jahre, diverse Projekte, Funding
- Die Liebe zu counterfactual worlds
Themen
- Causality, Counterfactuals, Causal Effects/Estimands
- Causal Diagrams (DAGs)
- (Time-varying) Confounding, Selection Bias, Mediation
- Methoden
- g-formula, IPTW, g-estimation, TMLE, etc.
- Studiendesign
- Target Trial Emulation, Sekundärdaten, Registerdaten
- Pragmatic trials, RCTs mit Behandlungswechsel
- Praktische Guidelines für verschiedene Studientypen
- Link zu Health Decision Sciences
- Kommunikation, Medizin ...
Konkrete Ziele und Aufgaben (1)
Austausch
- AG Sitzungen auf Tagungen und einmal unterjährig, ggf. zusammen mit anderen AGs (z.B. AG Epid. & Stat. Methoden)
- Zusammenführen der aktiven Personen im dt.sprachigen Raum, Generierung von Fragen und Ideen
- Interdisziplinärer Austausch, Veranstaltg. mit anderen Disziplinen
Fortbildung
- Leistbare Fortbildung für NachwuchsforscherInnen
- Regelmäßig Tutorium auf Jahrestagung DG-Epi bzw. Workshopserie vor den unterjähringen AG-Sitzungen
- DGEpi Mitwirkung an Entwicklung Curriculum CI
- Unterstützung bei der Integration von CI in Studiencurricula
Konkrete Ziele und Aufgaben (2)
Forschung
- Methoden Studiendesign, Analyse, Reporting
- Anwendungsforschung mit "dirty data", Software
- Gemeinsame Forschungsanträge, Methoden- und Umsetzungsprojekte in der DGEpi
Third Mission
- Seriöse Kommunikation des Themas, inkl. Limitationen
- Stärkung der Rolle der RWE/Beobachtungsdaten bei HTA Bodies
- Link zu Entscheidungsträgern
- Positiver Nebeneffekt: Initiative aus Österreich
Kontakt
E-Mail-Adresse: causal.inference@dgepi.de
Prof. Dr. Uwe Siebert, MPH, MSc
E-Mail: uwe.siebert@umit-tirol.at