జర్నల్ ఆఫ్ డేటా మైనింగ్ ఇన్ జెనోమిక్స్ & ప్రోటీమిక్స్

నైరూప్య

అనువర్తిత సందర్భంలో కారణ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క సంభావిత అంశాలు

ఆజం యజ్దానీ, అక్రమ్ యజ్దానీ మరియు ఎరిక్ బోర్వింకిల్

క్లినికల్ ట్రయల్ వంటి యాదృచ్ఛిక జోక్యం యొక్క అమరికలో కారణ అనుమితి సంభావితంగా సూటిగా ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, చాలా పెద్ద-స్థాయి ఎపిడెమియోలాజిక్ అధ్యయనాలకు ప్రాతినిధ్యం వహించే పరిశీలనాత్మక అధ్యయనాలలో, గమనించిన అనుబంధంలో అంతర్లీనంగా గందరగోళంగా మరియు స్పష్టమైన దిశాత్మకత లేకపోవడం వల్ల కారణ అనుమితి సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది. చాలా పెద్ద స్థాయి బయోమెడికల్ అప్లికేషన్‌లలో, కారణ అనుమితి డైరెక్టెడ్ ఎసిక్లిక్ గ్రాఫ్‌లలో (DAG) పొందుపరచబడింది, ఇది వేరియబుల్స్ (అంటే నోడ్‌లు) మధ్య కారణ సంబంధాల (అంటే బాణాలు) యొక్క ఉదాహరణ. పరిశీలనా అధ్యయనాల సందర్భంలో కారణ అనుమితిని రూపొందించడానికి కీలకమైన అంశం అసైన్‌మెంట్ మెకానిజం, దీని ద్వారా కొంతమంది వ్యక్తులు చికిత్స పొందుతారు మరియు కొందరు అలా చేయరు. ఈ దృక్పథం అసైన్‌మెంట్ మెకానిజం (AM) సందర్భంలో కారణ నెట్‌వర్క్‌ల గురించి ఆలోచించడానికి ఒక నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది. గమనించిన నిర్దేశిత సంబంధాల యొక్క ప్రభావ పరిమాణాల అంచనా ప్రదర్శించబడుతుంది మరియు చర్చించబడుతుంది.