Causal modelIn the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.
Inférence causaleL'inférence causale est le processus par lequel on peut établir une relation de causalité entre un élément et ses effets. C'est un champ de recherche à la croisée des statistiques, de l'économétrie, de l'épidémiologie, de la méthodologie politique et de l'intelligence artificielle. En 1920, Sewall Wright développe la première path analysis. Cette analyse graphique des relations de causalité entre les variables constitue selon Judea Pearl un travail pionnier dans l'inférence causale.
Cancer de la prostatevignette|Prostate et vésicules séminales (normales) Le cancer de la prostate est un cancer fréquent touchant la prostate, une glande de l'appareil reproducteur de l'homme. Le cancer se développe à partir des tissus de la prostate quand des cellules y mutent et se multiplient de façon incontrôlée. Celles-ci peuvent ensuite s'étendre (se métastaser) en migrant de la prostate jusqu'à d'autres parties du corps, particulièrement les os et les ganglions lymphatiques du pelvis.
Antigène prostatique spécifiqueL'antigène prostatique spécifique (PSA, pour prostate-specific antigen) est une protéine fabriquée exclusivement par la prostate ; il sert à liquéfier le sperme afin de faciliter le déplacement des spermatozoïdes. . vignette|Risque de cancer de la prostate pour deux groupes d'âge, basé sur la fraction de PSA libre exprimée en % du PSA total. Le PSA est normalement présent dans le sang de tous les hommes à un taux infime. Le dosage de son taux sanguin est utilisé pour le diagnostic et le suivi du cancer de la prostate.
Modèle causal de Neyman-RubinLe modèle causal de Neyman-Rubin (ou modèle à résultats potentiels, en anglais potential outcome model) est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de maîtrise. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitulé « ». Expérience naturelle Méthode des
Prostatevignette|Représentation de la prostate de : déférent, du conduit déférent, séminale, excréteur de la vésicule séminale, de prostate, éjaculateur, prostatique, glandulaire, de l'urètre, séminal, urétrale La prostate est une glande exocrine de l'appareil génital masculin. Sa fonction principale est de sécréter une partie du liquide séminal (20 %), l'un des constituants du sperme, et de le stocker. Chez la femme, les glandes para-urétrales (aussi appelées glandes de Skene) sont parfois désignées comme une prostate féminine.
Causalitévignette|Exemple classique de la chute d'un domino causé par la chute d'un autre. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. la cause, corrélat de l'effet, c'est . C'est ce qui produit l'effet ; la causalité est le . Autrement dit, la causalité est l'influence par laquelle un événement, un processus, un état ou un objet (une cause) contribue à la production d'un autre événement, processus, état ou objet (un effet) considéré comme sa conséquence.
Essai randomisé contrôléUn essai contrôlé randomisé (ECR), , essai randomisé contrôlé (ERC), essai comparatif randomisé (ECR) (de l'anglais randomized controlled trial ou RCT), essai comparatif aléatoire ou encore essai contrôlé aléatoire (ECA) est un type d'étude scientifique utilisé dans de multiples domaines (psychologie, soins infirmiers, éducation, agriculture, économie) et en particulier en médecine où il occupe un rôle prépondérant.
Causal reasoningCausal reasoning is the process of identifying causality: the relationship between a cause and its effect. The study of causality extends from ancient philosophy to contemporary neuropsychology; assumptions about the nature of causality may be shown to be functions of a previous event preceding a later one. The first known protoscientific study of cause and effect occurred in Aristotle's Physics. Causal inference is an example of causal reasoning. Causal relationships may be understood as a transfer of force.
Diagramme de boucle causalevignette|308x308px|Exemple de boucle de rétroaction de renforcement : solde bancaire (bank balance) et intérêts perçus (earned interest) Un diagramme de boucle causale (DBC) est un diagramme qui permet de visualiser comment les différentes variables dans un système sont interdépendantes. Le diagramme se compose d'un ensemble de nœuds et d'arcs. Les nœuds représentent les variables et les arcs les connexions, ou liens de causalités, entre les variables.
