Theory and methods Causation in epidemiology
www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1731812/
概要
因果関係は疫学において必須の概念であるが、この分野では明確に定義された単一の定義はない。
文献を系統的に検討した結果、生産性、必要十分性、十分成分、反事実性、確率性の5つのカテゴリーに分類することができる。これらのカテゴリーの長所と短所は、因果関係の科学的定義の特徴として提案されたものであり、因果関係を単なる相関関係と区別できるほど具体的でなければならないが、見かけ上の因果関係のある現象を考慮から外すほど狭くてはならない。
因果関係の定義には、生産と反事実の2つのカテゴリーが存在するが、それだけでは定義として十分ではない。必要かつ十分な原因の定義は、すべての原因が決定論的であることを前提としている。
十分-構成因の定義は、確率的な現象を未知の構成因によって説明しようとするものである。したがって、これらの両方の見解では、未知の決定論的変数の存在を仮定した場合にのみ、重度の喫煙が肺癌の原因として引用されることになる。しかし、確率論的な定義は、このような仮定を避け、因果関係の有用な定義の特徴に最も適していると思われる。また、確率論的な定義は、疫学の科学的および公衆衛生的な目標に合致していると結論づけられている。
これらの目標をめぐる文献上の議論では、純粋科学としての疫学の支持者は、因果関係モデルの狭い決定論的な概念を支持する傾向があり、公衆衛生としての疫学の支持者は、確率論的な見解を支持する傾向がある。
著者らは、疫学分野における因果関係の単一の定義は、これら両方の目的に合致したものであるべきだと主張している。反事実に基づく確率論的な定義は、疫学の定量的なツールにより適しており、決定論的な現象と確率論的な現象の両方に一貫性があり、科学的知識の獲得と応用に等しく役立つと結論付けている。
はじめに
「我々が採用する（因果関係の）見解は、コーヒーブレーク中の非公式な議論をはるかに超える結果をもたらす」1
因果関係は、疫学の実践において不可欠な概念である。「喫煙が癌を引き起こす」、「ヒトパピローマウイルスが子宮頸癌を引き起こす」といった因果関係の主張は、長い間、疫学論文の定番となっている。しかし、原因について多くの議論がなされているにもかかわらず、疫学者が単一の共有概念を参照しているかどうかは明らかではない。
疫学の世界では、原因について複数の定義がなされている。1970年、MacMahonとPughは、「原因という言葉は要約名詞であり、美と同様、文脈によって異なる意味を持つ」と書いている2。しかし、原因は科学用語でもあり、「XがYを引き起こす」という言葉が何を意味するのか、疫学者の間で共通の考え方があることが重要である。例えば、「喫煙はがんの原因である」という表現は、「すべての喫煙者ががんになる」という意味にもなるし、「少なくとも1人の喫煙者ががんになる」と解釈することもでき3,発言者が考えている因果関係の基本的な概念に応じて、曖昧な表現になっている。
NijhuisとVan der Maesenは、本誌において、存在論的な問題（例えば、「public」や「health」などの基本的な概念の性質）に特に注意して、公衆衛生の哲学的な基盤を調査するよう読者に呼びかけている6。
本稿では、疫学文献をレビューし、パターンや支配的な定義を求めている。因果関係を定義するための様々なアプローチの長所と短所を、このトピックに関する豊富な哲学的文献も参考にしながら検討する。ここから、因果関係の決定論的概念と確率論的概念の間に重要な区別がなされる。この2つのアプローチの選択は、他の科学や公衆衛生との関係における疫学の役割についての研究者の見解に左右される部分がある。この関係を説明し、どのようなタイプの因果関係の定義が疫学という学問の目標に最も合致するかについて提言する。
この論文で注目するのは、慢性疾患の疫学である。この分野では、因果関係の概念が最もつかみにくいことが証明されており、最も混乱と議論を引き起こしている。また、より認識論的な問題である因果関係の推論よりも、因果関係の存在論的性質に焦点を当てる。
文献調査
疫学者がどのように原因を特徴づけるかを調べるために、疫学文献における因果関係の定義を検索した。「web of causation」のような厳密には定義ではないヒューリスティックな装置は除外した7。webは、理論や因果関係の説明を意図したものではなく、単に因果関係の経路が複雑で相互に関連しているという考えのメタファーとして機能するものである8。
MEDLINEデータベースをPUBMEDを用いて検索した。1990年から 1999年8月までの英語文献を、MeSH用語の “causality（因果関係）”と “epidemiology（疫学）”または “epidemiologic methods（疫学的手法）”のいずれかで検索した。これらの用語は、これらの用語の小見出しが除外されるように、コード化されずに使用された。全部で148件の記録が検索された。「因果関係」は1990年にMeSHの見出しとして導入された。1966年から 1989年までの文献を、「論理」と「疫学」をキーワードに検索した。この期間に “causation “と “epidemiology “を検索すると、さらにいくつかの文献が見つかった。また、疫学における因果関係をテーマにした著者の論文集からも論文を発見した。疫学における因果関係に関するレビュー論文の参考文献リストを見て、さらに関連論文を探した。また、主要な疫学の教科書にも因果関係に関する記述がないか確認した。これらの資料の中から、少なくとも5つの異なる定義が確認された。
複数の定義の意味づけ
文献を検討した結果、因果関係は、生産、必要因果関係、十分要素因果関係、確率因果関係、反事実因果関係の5つの方法で定義されていることがわかった（表1）。興味深いことに、これら5種類の定義は、哲学文献に見られる因果関係に対する主要なアプローチと一致している。しかし、これらの定義についての疫学的な議論は、哲学的な文献からのいくつかの重要な区別と批判を認識していない。特に、決定論的原因と確率論的原因を区別すること、因果関係の存在論的定義と科学的推論に用いられる因果モデルを区別することが重要である。これらの5つの定義は相互に排他的なものではないが、ある定義を選択することには重大な影響がある。
表1 疫学論文における因果関係の定義
| 製造 | 原因はに不可欠な部品を果たし条件である生産disease.2の発生を9 |
| 必要な原因 | 必要な原因は、それなしでは効果が発生しない状態です。たとえば、HIV感染はエイズの必要な原因です。14-22 |
| 十分なコンポーネントの原因 | 十分な原因は、その効果が発生することを保証します。原因が存在する場合、影響が発生する必要があります。十分な構成要素の原因は、いくつかの構成要素で構成されており、それらのいずれもそれ自体では十分ではありませんが、一緒になって十分な原因を構成します。 |
| 確率的原因 | 確率的原因は、その影響が発生する可能性を高めます。11215 19 35-37このような原因は、必要または十分である必要はありません。 |
| 反事実的原因 | 反事実的原因は、他のすべてが一定に保たれている間、それが存在しない場合と比較して、存在する場合の結果（または結果の確率）に違いをもたらします46-48。それらの効果のために必要または十分である。 |
因果関係
この定義では、原因とは、要するに、ある結果を生み出すものである。一方、非因果的な関連は生産を伴わず、AはBと一致するが、AはBを生み出さない。しかし、生産という概念は、因果的な関連と非因果的な関連を存在論的に区別する一方で、「生産」や「創造」が何を意味するかについては定義が曖昧である。このように、因果関係というとらえどころのない概念は、同じくとらえどころのない別の概念によってのみ定義されるのである。哲学者たちは、このような因果関係の定義に内在する弱点に長い間気付いていた。David HumeとBertrand Russellは、このような不可解な要素を含んだ因果関係の概念を否定している10 11。この定義の欠点は、疫学的な文献でも指摘されている12 13。
必要原因
疫学における因果関係の議論の多くは、必要原因と十分原因の概念を取り入れている。必要な原因とは、それがなければ効果が生じない条件であり、十分な原因とは、それがなければ効果が生じない条件である(191-2ページ)14 (4-5ページ)15 (326-7ページ)16 (21ページ)17 (261ページ)18 (27ページ)19 (45-47ページ)20 この2つの定義から、必要かつ十分、必要だが十分ではない、十分だが必要ではない、必要でも十分でもないという4種類の因果関係が導き出される。
疫学者の中には、「原因」という言葉を非常に具体的な必要条件に限定すべきだと主張する人も少数ながらいる21 22 すべての原因がその影響に対して必要でなければならないという見解は、伝統的に病気の細菌説と関連しており、例えば結核のような各病気は、例えば結核菌のような特定の感染体によって引き起こされるというものである23。Stehbensによれば、複数原因モデルは、科学者が唯一の特定の原因を明らかにしていないことや、病気の結果を適切に定義していないことから、科学的理解のギャップを示しているに過ぎないという。Charltonも同様に、基礎科学は必要因果関係の概念に基づいて構築されており、科学的であるためには疫学もそのモデルに従うべきであると主張している22。
このような狭い因果関係の定義が支持されるのは、結局のところ、科学的決定論の歴史的影響が残っているからである。ガリレオやニュートン以来、古典物理学は、複雑な現象を常に単純な決定論的メカニズムに還元できるという世界観に根ざしてきた。厳密な決定論は、原因と結果の間に1対1の対応を必要とし、同じ原因は必ず同じ結果をもたらし、偶然や確率的変動の役割はない。生物医学の文脈では、19世紀の生理学者クロード・ベルナールが、医学が物理学や化学のように科学的であるためには、特定の決定論的な生物学的メカニズムを通じて作用する原因のみを認識しなければならないと主張した（もちろん、ベルナールは20世紀の物理学における確率論的革命以前に執筆したものである）24。
しかし、疫学者や病理学者は、少なくとも慢性疾患の時代が到来してからは、すべての疾患が単一の必要な原因に帰することはできないと認めている25。実際、疫学のテキストや解説書の中には、がんや心臓病のような複雑な慢性疾患の原因は、「必要でも十分でもない」カテゴリーに当てはまる傾向があると述べているものもある。(175ページ)14 (5ページ)15 (46ページ)20医学にはそのような関係が溢れている。さらに、CharltonとStehbensの議論は循環している。彼らは、科学が非特異的で必要のない原因を特定したことがないと主張しているが、それは定義によってそのような原因を除外しているからである。要するに、ある種の原因はその効果にとって必要であるかもしれないが、この定式化は因果関係の定義としては不十分であるということである。
十分成分の原因
Rothmanによって明確にされた十分成分型原因の定義は、上述の必要原因の見解を改良して、特定の原因でもなく、その結果に厳密に必要でもない原因を認めるものである26。十分成分型原因はいくつかの成分で構成されているが、そのうちの1つだけでは病気を引き起こすのに十分ではない。しかし、すべての構成要素が存在するとき、十分要素原因が形成される。複数の構成要素が同じ効果に対して十分である場合があるため、疾患には複数の原因があると考えられる。この定義は、ジョン・スチュアート・ミル(John Stuart Mill)が紹介し27 、最近ではマッキー(Mackie)が推進している、哲学的に影響力のある説明と基本的に同じである28 。実際には、科学者や公衆衛生の専門家は、十分原因の特定の構成要素（タバコの広告など）に関心を向けるかもしれないが、この見解によれば、疾患の真の原因は、疾患に十分な条件が集まったものである。
しかし、必要原因の定義と同様に、十分要素原因の定義にも科学的決定論の仮定が残っており、しばしば知られていない。実際には、ある原因がある結果に対して必要である場合、2つの方法がある。(1)どのような状況においても必要である場合（結核の場合には結核菌が必要である）と、(2)他に十分な原因が存在しない特定の状況においてのみ必要である場合（ウラン被曝は肺癌の必要な前駆体ではないが、非喫煙者であるウラン鉱山労働者にとっては、肺癌の発症に放射線被曝が必要であったのかもしれない）である。十分成分の原因の定義では、前者の意味での必要ではない原因も含まれるが、与えられた一連の状況の中では、すべての原因が必要かつ十分でなければならないとしている。個人の場合は、運命論が優先される。「これらのリスクは、個人が肺がんになるかならないかによって、1か0のどちらかである」(9ページ)29 したがって、すべての事象は、その発生または非発生が既存の状況によって完全に決定されるため、完全に「決定論的」である。厳格な決定論を明示的に支持する疫学者はほとんどいないが、広く引用されているRothmanの説明の根底にこの原則があるという事実は注目に値する。
決定論の原則の問題点は何であろうか？疫学者（あるいは他の生物医学者）が特定した原因が、その影響と1対1に対応するパターンを示すことはほとんどない。喫煙者はより多くの肺癌を発症するが、喫煙はそれだけでは肺癌の発症に必要でも十分でもない。十分成分原因の定義では、喫煙は十分成分原因の1つの要素であり、他の要素はまだ特定されていないだけだと仮定している。しかし、これは経験的な証拠がない中での強い信念である。要するに、十分要素原因の定義では、完璧ではない相関関係を純粋な決定論に変えるために、無数の隠れた影響修飾因子の存在を仮定する必要がある。さらに、疫学的に同定された原因の多くは弱いため、これらの隠れた影響修飾因子の多くは、既知の観察可能な原因の影響よりもはるかに強い影響を及ぼすと仮定する必要がある。未知の影響調整因子が数多く存在することは間違いないが、（証拠がないのに）自然界の隅々にまで存在しなければならないと仮定することは、決して小さな推定ではない。このようなグローバルな仮定は、生物学的に妥当なのであろうか？科学者たちは、生物学的プロセスがしばしば決定論的に振る舞えないことを長い間指摘していた30 31。
また、十分成分の原因の定義は、原因と結果の関係のダイナミクスを捉えるモデルを生成することが困難である。十分要素原因の定義も、原因と結果の関係の力学を捉えるモデルを構築することが困難である。十分要素原因は、その効果に対して完全に十分であるため、構成要素原因の量（例えば、抗生物質の投与量）の変化が、それに対応する効果（例えば、感染症の破壊に成功すること）の変化につながることを容易に説明できないのである。Rothman26は、この懸念に対して、それぞれが異なる量の成分原因（抗生物質）を含む一連の十分原因を仮定している。この対応の問題点は、用量反応関係を一連の離散的なステップではなく、連続的なものとして捉えることができないことである。また、存在論的にも扱いにくく、（で述べるように）他の方法で簡単に説明できる現象に、十分な成分の原因の見解を維持するためだけに、不必要な複雑さを持ち込むことになる。その延長線上で、文献にもあるように、同様の悩みがこの見解の相互作用の扱いにも当てはまる32-34。 以上のことから、十分-構成因の見解は、疫学のための因果関係の定義としてはかなりの欠点がある。
確率的因果関係
一部の解説者や教科書は、因果関係の「確率的」または「統計的」な定義を示している1 12 15 19 35-37。例えば、ある資料では、「がんの原因とは、個人にがんが発生する確率を高める要因である」と定義している37。この定義では、個人にがんが発生することは、部分的には偶然の問題である可能性がある（すなわち、「確率的」または「不確定」な過程である）。したがって、確率的な原因は疾患の必要条件でも十分条件でもない可能性がある。しかし、この定義は、必要かつ十分な原因を除外するものではない。十分な原因とは、単にその効果が起こる確率を1に引き上げるものであり、必要な原因とは、その確率を0から引き上げるものである。
確率的因果関係は、必要因果関係や十分因果関係に内在する決定論に代わるものである。近年、科学哲学者たちは、明らかに不確定な過程を説明するために、高度な確率的因果関係の理論を構築してきた。したがって、これらの確率論的理論は、効果を測定するための既存の疫学的手段にうまく適合する。
因果関係の確率論的な定義は、十分成分の原因の定義よりも包括的である。必要因と十分因は確率論的に記述できるが、確率論的な原因は決定論的には記述できない。さらに、確率論的な定義では、生物学的な仮定が少なくて済む。完璧ではない相関関係のたびに、無数の隠れた効果修飾因子を信じる必要がないからである。科学は可能な限り仮定を少なくすることを目的としており、確率的な原因が存在しないと（定義上）仮定することはその精神に反している。
簡単な修正により、Rothmanの十分な構成要素の原因に対する「円」グラフ26は、複雑な確率的原因を表現する際にも使用できる。単純に、構成要素は十分ではなく、効果の確率に寄与するものと考えればよい。構成要素が一つでも欠けていれば、確率は低下する。RothmanとGreenland29自身も、確率的な現象を説明するための修正方法を提案している。彼らは、1つの成分の有無がランダムなプロセスによって決定される可能性を示唆しているが、彼らのアプローチでは、原因と結果の関係は決定論的なままであるが、単に予測が難しいだけである。
確率論的な定義が疫学文献に登場しているが、その長所と短所、あるいは他の定義との関連性についてはほとんど議論されていない。確率論的定義に対する懸念の一つは、喫煙者の中で癌になる人とならない人がいる理由を説明できないことであり、それこそが「疫学の全学問」の目的である(p.205)1。 従って、確率は「無知の婉曲表現」である。しかし、この懸念は、確率論的な定義が、他の未発見の原因が作用している可能性を許容していることを指摘することで解決できる。新たに発見された遺伝的要因により、喫煙が肺がんリスクを劇的に増加させる人もいれば、中程度の影響しか与えない人もいることが明らかになるかもしれない。ある原因が各人のリスクを同じ量だけ増加させると考える理由はない。実際、確率は数学的に連続しているため、確率論的モデルでは可能な影響の範囲が大きくなる。個人のリスクは、単に確率が1か0かということだけでなく、様々な点で異なる可能性がある。
重要なポイント
- 疫学論文には複数の因果関係の定義が存在するが、一部の著名な説は根拠のない生物学的仮定に基づいている。
- 確率論的な因果関係の定義は、反実例の概念とともに、このような仮定を回避し、疫学に実用的な利点をもたらす。
- 因果関係の定義において、分子レベルの事象のみに注目することは、過度に制限された因果関係の定義となる。
- 因果関係の効果的な定義のための要件は、特定の調査において有用な因果関係モデルを構築するための要件とは区別されるべきである。
もう一つの懸念は、喫煙によって肺がんになる確率が高くなるという意味が、定義として不明確なままであることである。例えば、統計学者のCoxとHolland4546は、このような理由から、確率的因果関係に関する著名な哲学的説明38に異議を唱えている。彼らは、統計的不等式に基づく因果関係の定義（つまり、原因が存在する場合と存在しない場合とでは、結果の発生確率が異なる）は不適切であると主張している。Olsenも同様の批判をしている。3ページ）35 このような場合、因果関係と非因果関係をどのように区別すればよいのであろうか。この懸念に応えるためには、定義にさらなる要素を加えなければならない-反事実である。
反実例
統計学者や疫学者の中には、因果関係の反事実的な定義を提唱している人もいる46-48。反事実的な記述は、ある条件の下でのある結果と、別の条件の下での別の結果とを対比させるものである。例えば、「もし1時間前にコップ1杯の水の代わりにアスピリンを2錠飲んでいたら、私の頭痛はなくなっていただろう」というように。したがって、ルービンは、治療Tの因果効果を、治療がない場合と比較して、Tが与えられた結果からTがない場合の結果を差し引いたものと定義している47。
反事実には、決定論的なものと確率論的なものがある。アスピリンの反事実は次のように修正できる。「もし1時間前にコップ1杯の水ではなく、2錠のアスピリンを飲んでいたら、まだ頭痛がする可能性はずっと低いだろう」。例えば、Cartwrightの定義43では、CがEを引き起こすのは、Cがある場合のEの確率が、Cがない場合のEの確率よりも大きい場合であり、他の条件はすべて一定である。
反事実の定義は、必要因、十分要素因、または確率的因の定義と矛盾しない。むしろ、反実例は、因果関係と単なる相関関係との区別を強化することにより、因果関係の定義を強化すると思われる追加の属性を明確にする。反事実の役割を強調する論者もいるが、原因が反事実に基づいて行動しないと主張する論者はいない。しかし、因果関係の定義としては、反事実の定義だけでは不十分である。反事実の定義は、本質的には原因の有無が「違いをもたらす」としているが、必要十分条件、十分要素、確率論的定義では、どのような違いをもたらすべきかを明確にしている。
しかし、ceteris paribusの条件は慎重に解釈しなければならない。セテリス・パリバス条件は、理論的には因果関係と非因果関係を区別するための鍵となるが、実際には満たされることを意図したものではない。実際、実際の科学研究ではこの条件が満たされることはほとんどない。つまり、同じ個人が喫煙者と非喫煙者の両方として全く同じ状況で観察されることはないのである46。カルハウゼンは、科学哲学者43が概説しているような確率論的な定義は、セテリス・パラバス条件によって定義されているため、疫学の実践には厳しすぎると誤って反論している12。
このように、原因を定義するための基準（存在論）と経験的に原因を特定するための基準（認識論）を混同することは避けるべきである。疫学者の中には、この区別をせずに、介入を原因の定義の一部として含めたり46 49,因果関係の確率的定義を述べる際に観察された相対頻度に言及したりする者もいる。しかし、原因の定義は、どのような差異が測定されたか、あるいは特定の介入が試みられたかどうかに依存すべきではない。むしろ、セテリス・パリバス条件は仮説的なものである（つまり、ブロード・ストリートのポンプを停止すればコレラの発生率が低下するという場合に、汚染されたブロード・ストリートの井戸がコレラのパンデミックの原因であるということである）。反事実の文脈では、因果関係の定義だけでなく、科学的な推論のための因果関係モデルの構築にも使用されることが多いため、特に注意が必要である50 51。
我々は、Cartwrightが提示したような反事実的な条件を組み合わせた確率論的な定義が、疫学にとって最も有望であると主張する。これは、決定論的な因果モデルと確率論的な因果モデルの両方に対応しており、決定論的なモデルを制限的または極端なケースとして扱っている。そのため、観測されていない自然現象に対する仮定が少なく、常に隠れた決定論的要素の原因を仮定する必要がない。特定の現象の因果モデルが隠れたメカニズムを仮定することはあっても、定義には一般性が必要であり、仮定は少なくすべきである。では、なぜ一部の論者は確率論的な定義に抵抗し続けるのだろうか。他の科学や公衆衛生の実践に対する疫学の役割についての見解の違いが、因果モデルに関する選択に影響を与えている。以下の2つのセクションでは、因果関係を定義する上での課題が、疫学における2つの現在の議論にどのように関連しているかを説明する。
様々なレベルの因果関係
観察の様々なレベルにおける因果関係の階層はあるのだろうか。これまでの議論によれば、分子のようなあるレベルの原因が、社会的要因のような別のレベルの原因よりも現実的で重要であると断言する理由はない。しかし、異なるレベルの観察の優先順位は、疫学の文献で議論の対象となってきた。1973年にSusser20は、因果関係の仮説を評価する際に、異なるレベルの組織を認識することの重要性を述べている。52-54 「ブラックボックス」疫学の批判者は、ブラックボックスの中を見て、生物学的レベルで原因と結果を結びつける根本的なメカニズムを理解することによってのみ、科学的理解が進むと主張した55。56 最近では、疾病における社会的要因の重要性を主張する人々が、社会レベルでの因果現象は、生物学や喫煙などの個人の行動に完全に還元することはできないと主張している57-60。例えば、近隣地域の質の特徴は、淋病患者61などの個人レベルでの健康アウトカムに影響を与える可能性があるが、こうした近隣地域の特徴は、個々の住民の特徴（所得など）だけでは把握できない。この議論は、研究や介入における資源の配分に大きな影響を与える。
このことは、因果関係の概念の違いとどのような関係があるのだろうか。つまり、ブラックボックス論争の立場は、因果関係の定義の違い（特に決定論的なものと確率論的なもの）の議論と同様に二極化しているのである。厳格な必要因論の支持者は、原因は（行動や社会的要因ではなく）内部の生物学的メカニズムのレベルで特定されるべきであると主張する21 22 24。また、社会的・集団的レベルの影響が重要な役割を果たすと主張する人々8 57 62も、十分要素となる原因と必要因論の定義に批判的であり、代わりにより広い範疇の因果関係を求めている。
これらの違いは、科学的説明の種類の違いに対応している。観察された関連性の因果関係を説明する際には、分子レベルの知識を優先させる傾向が一般人にも科学者にも見られる63。このような考え方の背景には、肺がんの発生は分子レベルの原因に完全に還元されて説明でき、その原因は決定論的に作用するという仮定が潜んでいる。しかし、生物学者の間では、この単純な還元主義は広く批判されている65。これに対して、SusserとSusserは最近、社会レベルの原因経路から分子レベルの発病まで、異なる現象を統合する疫学理論を求めており、これらはマルチレベルの説明である66。
確率論的原因は、不可解な偶然性の要素を残しているため、不完全な説明しかできないとされることが多い。20世紀半ばの科学哲学者たちは、可能性の低い事象は説明できないと主張していた67。しかし、最近の学者たちはそのような見解を否定し、確率的原因は特定の結果に対する部分的な説明を提供すると主張している40 41 68 この見解は、疫学的な考え方に近いものである。しかし、この文脈では、満足のいく因果モデルと因果の定義を区別することが重要である。因果関係モデルを開発する際、科学者は偶然の影響を可能な限り減らそうとすることがあるが、それは偶然の影響がモデルの説明力に反比例するからである。喫煙が肺がんを引き起こすという主張は、グループ間の肺がん発生率の違いを説明するが、喫煙者の中に肺がんになる人とならない人がいることは説明できない。後者については、最終的には決定論的な分子メカニズムで完全に説明できるという期待がある。我々は、必要に応じて決定論的モデルを使用することに異論はない。しかし、因果関係の定義には、自然のプロセスの中に偶然性が含まれている可能性を考慮しなければならない。確率論的な因果関係の定義は、決定論的モデルと確率論的モデルの両方を構築することを可能にするものであり、これは生物学と社会科学の両方にとって不可欠なものである。
疫学の実用的目標と科学的目標
多くの論者が、厳格な「科学的」または「論理的」な因果関係の定義と、より柔軟な実用的定義とを区別している9 12 37 49。これらの論者は、科学と公衆衛生の目的が異なると考えているからである。公衆衛生の主な目的は、「疾病による罹患率や死亡率を減らすために介入すること」(3ページ)2であるのに対し、科学の主な目的は、一般的に言われているように、世界を説明することであり、そのような調査が効果的な公衆衛生戦略につながる場合もあれば、そうでない場合もある。
そのため、疫学者は伝統的な科学的概念である必要十分条件としての原因を捨てて、より実用的な価値を持つ幅広い概念を用いることを推奨している人もいる9。決定論を支持する人の中にも、確率論的な因果モデルは完全に正確ではないが、役に立つ可能性のある現象の手っ取り早い記述を提供することができると認めている人もいる19。このように、Rothmanは、時間Tにおける個人の病気のリスクは1か0のどちらかでなければならないが、確率論的なリスクの記述は、十分な原因が存在する可能性についての記述と見なすことができると提案している(589ページ)26。
しかし、この実用的な因果関係の概念は、決定論の仮定が残っているために、より堅固な「科学的」な原因の概念に比べて、妥協点が少ないとみなされる傾向がある70 。残念な結果として、疫学の主張は実用的ではあるが、真に科学的ではないように思われる。因果関係の「科学的」な定義と「実用的」な定義を区別することは、疫学分野における科学への忠誠と公衆衛生への忠誠との間の長年の緊張関係をさらに助長するものである。最近のコメンテーターの中には、疫学の境界を抑制し、科学的厳密性を維持し、科学と公衆衛生政策を分離することで、公衆衛生に最も貢献する学問であると主張し、この緊張関係に対応している者もいる71。
しかし、我々は、疫学における因果関係の強力で効果的な定義は、科学と公衆衛生の両方の目的に合致したものでなければならないと考えている。疫学者は公衆衛生における適切な役割について議論するかもしれないが、疫学がその知見の応用と切り離すことができないことは明らかである。因果関係に対する確率論的な見方は、生物学の現代理論に合致していると前述したが、ここでは、実際の公衆衛生活動において因果関係の知識を適用する際にも、いくつかの明確な利点があることを指摘する。
公衆衛生においては、「xはyを引き起こすのに十分な条件の一部である」ということを知るだけでは十分でないことが多い。公衆衛生の取り組みは、ミルの原因の総体を対象とするのではなく、現実的な理由で選ばれた特定の原因を対象とする72。さらに、様々な種類の原因の相対的な貢献度を定量化することは重要であるが、十分な要素を持つ原因や必要な原因はほとんど役に立たない。RothmanとGreenlandは、適切な十分原因には遺伝的要素と環境的要素の両方が含まれているため、多くの病気は100%遺伝が原因であり、100%環境が原因であると言えると述べている29 。必要原因や十分原因の影響は程度で測ることはできず、その影響はすべてかゼロである。しかし、因果関係に関する確率論的な考え方では、異なる原因が効果に及ぼす影響の度合いを、それぞれの原因が効果の確率を高める量に言及することで説明することができる。
さらに、確率論的な定義は、疫学や公衆衛生における原因に関する実践的な推論にすでに暗黙の了解となっている。医師が患者に「タバコをやめれば肺がんになるリスクが減るよ」と言うとき、医師は何を意味しているのだろうか。喫煙が肺がんの十分な原因の最終的な構成要素となる可能性のある患者の一人であることを意味しているのだろうか。ここでの意味は、もし彼が他の構成要素の原因の状態（つまり、彼が正しい形の遺伝子xを持っているかどうか）を知りさえすれば、結局、喫煙をやめる必要はないかもしれないということである。しかし、この見解は公衆衛生上のアドバイスの本質を矮小化している。実際には、臨床医は、喫煙をやめることで、その人の肺がんになる確率が実際に下がることを意味しているのである（1から0に下がるのではなく、大幅に下がるのである）。隠れた効果修飾因子の決定論的な仮定は、公衆衛生の努力を助けるよりも妨げる可能性が高い。因果関係の基本的な定義は、有害物質による不法行為のケースなど、疫学的知見の他の用途においても重要である。
結論
因果関係について、疫学と哲学の両方の文献を参考にしたが、哲学者と疫学者の研究対象は当然ながら全く異なる。哲学者は因果関係の一般的な原理に関心があるが、疫学者は因果関係の特定の例に関心を持つ傾向がある。したがって、哲学者は定義を求め、疫学者は因果関係モデルを構築する。なぜなら、因果モデルは、疫学者が念頭に置いている定義（明示的なものであれ、暗黙的なものであれ）によって設定された範囲内で構築されるからである。したがって、因果関係の定義が決定論的なものであれば、決定論的なモデルのみが因果関係を持つと認識されることになる。因果関係は疫学者の仕事の中心であるため、疫学者は因果関係の特定の定義を適用することの意味を理解することが極めて重要であると主張する。
我々は、確率論的な因果関係の定義を用いることを主張する。なぜなら、確率論的な定義は、必要因果関係や十分因果関係の定義よりも包括的だからである。決定論的モデルは、確率論的定義の極端なケースとして扱うことができる。したがって、確率論的定義には、必要因果関係と十分因果関係の概念が組み込まれていることになる。また、因果関係そのものを定義するには不十分であるが、因果関係の定義には欠かすことのできない概念として、逆説、生産、時間性がある。さらに、確率論的な定義では、隠れた生物学的メカニズム（観測された確率論的現象は必ず根本的な決定論的メカニズムに還元される）についての仮定を必要としない。
とはいえ、定義はそれ自体が因果関係の理論ではなく、因果関係の性質をより明確にするための概念的な作業が必要である。残念なことに、因果関係に関する哲学的思考は、物理科学に大きく左右され、生物学を構成する複雑な複数レベルの関係ではなく、単純な事象の連鎖に焦点が当てられていた。そのため、この分野はさらなる研究が必要である。分子レベルから社会レベルまで、異なるレベルでの説明がどのように関連しているのか。また、因果関係の概念と因果推論の関係についても、さらなる調査が必要である。因果関係をどのように定義するかによって、因果推論のガイドラインが異なる可能性がある。因果関係の推論は疫学者の仕事の中心であるため、因果関係の理論的研究は疫学の日常的な実践に重要な影響を与える。