| Titre : | Look before You Leap: Can We Draw Causal Conclusions from Breastfeeding Research? (2015) |
| Auteurs : | Nathan C. Nickel, Auteur |
| Type de document : | Article : texte imprimé |
| Dans : | Journal of Human Lactation (Vol. 31, n°2, Mai 2015) |
| Article en page(s) : | pp. 209–212 |
| Note générale : | Réfléchir avant d'agir : peut-on tirer des conclusions causales de la recherche sur l'allaitement ? [titre traduit] |
| Langues: | Anglais |
| Catégories : | Etudes d'observation ; Méthodologie de recherche ; Observation |
| Mots-clés: | inférence causale ; causalité |
| Résumé : |
Causal questions often lie at the heart of breastfeeding research. The difficulty that many researchers and interventionists face is that data from randomized studies are rare. The result is that research, policy, and practice regularly rely on observational data to make evidence-informed recommendations with respect to infant feeding. However, observational data present a challenge vis-à-vis causality: a mere association does not equal causation.1
This article will acquaint readers with a conceptual framework that is foundational to conducting studies for causal inference: the potential outcomes framework.2-4 First, the article defines the potential outcomes framework. Second, the potential outcomes framework is used to explain the fundamental challenge of causal inference and the assumptions that one must make. Finally, 2 analytic steps are introduced that can be used to probe the likelihood that an observed association reflects an underlying causal relationship. [extrait de l'article] |
| Note de contenu : |
Les questions causales sont souvent au cœur de la recherche sur l’allaitement. La difficulté pour les chercheurs et interventionnistes est la suivante : les données provenant d’études randomisées sont rares. La recherche, les politiques et les pratiques s’appuient donc régulièrement sur des données observationnelles pour formuler des recommandations fondées sur des données probantes en ce qui concerne l’alimentation du nourrisson. Cependant, les données observationnelles présentent un défi au regard de la causalité : une simple association n’est pas égale à la causalité.
Cet article familiarisera les lecteurs avec un cadre conceptuel fondamental pour mener des études d’inférence causale : le cadre des résultats potentiels (potential outcomes framework). L’article définit le cadre des résultats potentiels, utilisé par la suite afin d’expliquer le défi fondamental de l’inférence causale et les hypothèses nécessaires. Enfin, deux étapes analytiques sont introduites, pouvant être utilisées pour sonder la probabilité qu’une association observée reflète une relation causale sous-jacente. [traduction] |
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