Potential Applications of Directed Acyclic Graphs in the Design and Interpretation of Biomedical Research

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This article presents an algorithm for constructing and applying directed acyclic graphs (DAGs) in the planning of epidemiological and biomedical studies. DAGs are graphical tools for modeling complex relationships between variables, which is particularly relevant in biomedical science, where accurate assessment of causal relationships requires accounting for potential confounding factors. The importance of DAGs is emphasized for conceptualizing scientific hypotheses and understanding the structure of relationships between factors based on scientific data review and findings from previous studies. The use of DAGs enhances the quality of both study design and data analysis, providing a more grounded approach to selecting variables for inclusion in statistical models. DAGs make it possible to determine the minimal and sufficient set of factors for adjustment, with consideration of the roles of variables (confounders, mediators, colliders) in relation to the exposure (a probable risk factor) and the outcome (a disease or condition), thus reducing the likelihood of analytical errors. The article highlights the practical application of DAGs using available software and provides specific examples of their use in biomedical research. Finally, recommendations are offered for integrating DAGs into biomedical research practice, which may contribute to the broader adoption of modern multivariate statistical methods, improved interpretability, and enhanced reproducibility of scientific findings.

About the authors

Ekaterina A. Krieger

Northern State Medical University

Email: kate-krieger@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5179-5737
SPIN-code: 2686-7226

MD, Cand. Sci. (Medicine), PhD, Associate Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

Vitaly A. Postoev

Northern State Medical University

Email: ispha@nsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4982-4169
SPIN-code: 6070-2486

MD, Cand. Sci. (Medicine), PhD, Associate Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

Alexander V. Kudryavtsev

Northern State Medical University

Email: ispha09@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8902-8947
SPIN-code: 9296-2930

PhD

Russian Federation, Arkhangelsk

Tatiana N. Unguryanu

Northern State Medical University

Email: unguryanu_tn@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8936-7324
SPIN-code: 7358-1674

MD, Dr. Sci. (Medicine), PhD, Associate Professor

Russian Federation, Arkhangelsk

Andrey M. Grjibovski

Northern State Medical University; North-Eastern Federal University named after M.K. Ammosov; Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov

Author for correspondence.
Email: andrej.grjibovski@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5464-0498
SPIN-code: 5118-0081

MD, PhD

Russian Federation, Arkhangelsk; Yakutsk; Arkhangelsk

References

  1. Mitkin NA, Drachev SN, Krieger EA, et al. Sample size calculation for cross-sectional studies. Ekologiya cheloveka (Human Ecology). 2023;30(7):509–522. doi: 10.17816/humeco569406 EDN: LOEJVM
  2. Greenland S, Pearl J, Robins JM. Causal diagrams for epidemiologic research. Epidemiology. 1999;10(1):37–48.
  3. Shrier I, Platt RW. Reducing bias through directed acyclic graphs. BMC Med Res Methodol. 2008;8:70. doi: 10.1186/1471-2288-8-70
  4. VanderWeele TJ. Principles of confounder selection. Eur J Epidemiol. 2019;34(3):211–219. doi: 10.1007/s10654-019-00494-6
  5. Foraita R, Spallek J, Zeeb H. Directed acyclic graphs. In: Ahrens W, Pigeot I, editors. Handbook of Epidemiology. New York: Springer; 2014. P. 1481–1517. doi: 10.1007/978-0-387-09834-0_65
  6. Kornaropoulos EM, Tollis IG, DAG View: an approach for visualizing large graphs. In: Didimo W, Patrignani M, editors. Graph Drawing. GD 2012. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 7704. Berlin, Germany: Springer; 2013. P. 499–510. doi: 10.1007/978-3-642-36763-2_44
  7. Textor J, Zander BVD, Gilthorpe MS, et al. Robust causal inference using directed acyclic graphs: the R package ‘dagitty’. Int J Epidemiol. 2016;45(6):1887–1894. doi: 10.1093/ije/dyw341
  8. Porta MS, Greenland S, Hernánet M, et al. A dictionary of epidemiology. 6th ed. New York: Oxford University Press; 2014. 343 p.
  9. Szklo M, Nieto FJ. Epidemiology: Beyond the Basics. 4th ed. Sudbury: Jones & Bartlett Learning, LLC; 2018. 489 p.
  10. Bursac Z, Gauss CH, Williams DK, et al. Purposeful selection of variables in logistic regression. Source Code Biol Med. 2008;3:17. doi: 10.1186/1751-0473-3-17
  11. Textor J, Liśkiewicz M. Adjustment criteria in causal diagrams: an algorithmic perspective. In: Proceedings of the Twenty-Seventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence. Barcelona, Spain: AUAI Press; 2011. doi: 10.48550/arXiv.1202.3764
  12. Lee PH. Is a cutoff of 10% appropriate for the change-in-estimate criterion of confounder identification? J Epidemiol. 2014;24(2):161–167. doi: 10.2188/jea.je20130062
  13. Heinze G, Wallisch C, Dunkler D. Variable selection — A review and recommendations for the practicing statistician. Biom J. 2018;60(3):431–449. doi: 10.1002/bimj.201700067
  14. Bailey LC, Forrest CB, Zhang P, et al. Association of antibiotics in infancy with early childhood obesity. JAMA Pediatr. 2014;168(11):1063–1069. doi: 10.1001/jamapediatrics.2014.1539
  15. Li DK, Chen H, Ferber J, et al. Infection and antibiotic use in infancy and risk of childhood obesity: a longitudinal birth cohort study. Lancet Diabetes Endocrinol. 2017;5(1):18–25. doi: 10.1016/S2213-8587(16)30281-9
  16. Dekkers OM, Laugesen K, Groenwold RHH. Directed acyclic graphs in clinical research. Eur J Endocrinol. 2024;190(4):E5–E7.
  17. Williamson EJ, Walker AJ, Bhaskaran K, et al. Factors associated with COVID-19-related death using OpenSAFELY. Nature. 2020;584(7821):430–436. doi: 10.1038/s41586-020-2521-4
  18. Sattar N, McInnes IB, McMurray JJV. Obesity is a risk factor for severe COVID-19 infection: multiple potential mechanisms. Circulation. 2020;142(1):4–6. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.120.047659
  19. Hamer M, Kivimäki M, Gale CR, Batty GD. Lifestyle risk factors, inflammatory mechanisms, and COVID-19 hospitalization: A community-based cohort study of 387,109 adults in UK. Brain Behav Immun. 2020;87:184–187. doi: 10.1016/j.bbi.2020.05.059
  20. Fang L, Karakiulakis G, Roth M. Are patients with hypertension and diabetes mellitus at increased risk for COVID-19 infection? Lancet Respir Med. 2020;8(4):e21. doi: 10.1016/S2213-2600(20)30116-8
  21. Griffith GJ, Morris TT, Tudball MJ, et al. Collider bias undermines our understanding of COVID-19 disease risk and severity. Nat Commun. 2020;11(1):5749. doi: 10.1038/s41467-020-19478-2
  22. Lash MP, Fink AK. Applying quantitative bias analysis to epidemiologic data. New York: Springer; 2011. 192 р.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Example of DAG construction.

Download (38KB)
3. Fig. 2. Initiation of DAG construction: defining the exposure and the outcome.

Download (151KB)
4. Fig. 3. Roles of variables in the context of causal inference between exposure and outcome.

Download (59KB)
5. Fig. 4. Example of a DAGs illustrating the phenomenon of confounding.

Download (395KB)
6. Fig. 5. Estimating the total and direct effects of exposure on the outcome.

Download (334KB)
7. Fig. 6. Example of a DAG illustrating collider bias.

Download (275KB)
8. Fig. 7. Example of DAG construction to identify variables that must be considered when assessing the impact of obesity on COVID-19 severity.

Download (411KB)

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».