Kausale Inferenz in der Versorgungsforschung: Konzepte, Methoden und Anwendungsperspektiven

Hintergrund Die Versorgungsforschung steht vor der Herausforderung, fundierte Handlungsempfehlungen für die Weiterentwicklung von Gesundheitssystem und -versorgung zu geben. Die Anwendung von Methoden der kausalen Inferenz bietet Versorgungsforschern eine exzellente Möglichkeit, um kausale Zusammenhänge unter Alltagsbedingungen zu identifizieren. Die Rolle von klinischen Studien mit klassisch randomisiert-kontrolliertem Studiendesign (RCTs) wird in der Erkenntnisgewinnung für die Feststellung kausaler Inferenz anerkannt, jedoch haben in der Versorgungsforschung weitere methodische Ansätze zur Evidenzgenerierung eine wichtige Rolle. Methode Das Diskussionspapier stellt zentrale Konzepte und Annahmen der kausalen Inferenz dar und beleuchtet deren Relevanz für die Versorgungsforschung. Das Papier verdeutlicht, dass für die Erfüllung der Annahmen die Integration von Theorie, Kontextwissen, Mechanismenverständnis und formalen Konzepten, wie etwa die Directed Acyclic Graphs (DAGs), in ein passendes empirisches Studiendesign notwendig ist. Dazu werden u. a. RCTs, quasi-experimentelle Methoden, Causal Machine Learning, Target-Trial Emulation, In-Silico Trials sowie der Mixed-Methods-Ansatz der integrierten Inferenz vorgestellt und im Hinblick auf ihre Anwendbarkeit in der Versorgungsforschung und ihrer internen und externen Validität diskutiert. Ergebnisse Alle vorgestellten Ansätze können bei gezieltem Einsatz und unter Beachtung der zentralen Annahmen einen Beitrag zur Schätzung kausaler Effekte leisten. Ihre Eignung ist maßgeblich abhängig von Fragestellung, Datenqualität, theoretischer Modellbildung und Kontextwissen. Die Kombination komplementärer Designs und qualitativ hochwertiger Datenquellen kann die Robustheit kausaler Schlussfolgerungen erhöhen. Diskussion Kausale Inferenz in der Versorgungsforschung ist nicht nur ein methodisches Verfahren, sondern ein integrativer Prozess, der Theorie, Methodologie und Kontextwissen systematisch verbindet. Durch die konsequente Verknüpfung dieser Aspekte kann die Versorgungsforschung differenzierte und handlungsrelevante Erkenntnisse generieren, die über korrelative Analysen hinausgehen und ein Verständnis der Mechanismen kausaler Prozesse ermöglichen. So können z. B. evidenzgestützte Empfehlungen entstehen, die den oft nicht evidenzbasierte Status quo kritisch prüfen und den Nutzen neuer Modelle zuverlässig bewerten. Background Health services research faces the challenge of providing sound recommendations for action for the further development of health systems and care. The application of causal inference methods offers health services researchers an excellent opportunity to identify causal relationships under everyday conditions. The role of clinical trials with a classic randomised controlled trial (RCT) design is recognised as suitable for gaining insights that help establish causal inference, but other methodological approaches to generating evidence also play an important role in health services research. Method The discussion paper presents key concepts and assumptions of causal inference and highlights their relevance for health services research. The paper makes it clear that in order to fulfil the assumptions, it is necessary to integrate theory, contextual knowledge, understanding of mechanisms and formal concepts, such as directed acyclic graphs (DAGs), into a suitable empirical study design. To this end, RCTs, quasi-experimental methods, causal machine learning, target trial emulation, in silico trials and the mixed-methods approach of integrated inference are presented and discussed in terms of their applicability in health services research and their internal and external validity. Results All of the approaches presented here can contribute to the estimation of causal effects when used in a targeted manner and in accordance with the central assumptions. Their suitability depends largely on the research question, data quality, theoretical modelling and contextual knowledge. The combination of complementary designs and high quality data sources can increase the robustness of causal conclusions. Discussion Causal inference in health services research is not only a methodological procedure, but an integrative process that systematically combines theory, methodology and contextual knowledge. By consistently linking these aspects, health services research can generate differentiated and actionable insights that go beyond correlative analyses and enable an understanding of the mechanisms of causal processes. This can lead, for example, to evidence-supported recommendations that critically examine the often non-evidence-based status quo and reliably evaluate the benefits of new models.

Publikationsverlauf

Eingereicht: 27. November 2025

Angenommen: 05. Dezember 2025

Accepted Manuscript online:
15. Dezember 2025