精读笔记 · 室内热舒适研究中的因果推断：方法、因果证据与报告规范的范围综述

Cui H., Lu H., Zhang Q., Cui X., Tao B., Wei Y., Han Y.* (2026). Causal inference in indoor thermal comfort research: a scoping review of methods, causal evidence, and reporting. Building and Environment, 306, 115323. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2026.115323

框架：0 论文信息 → 1 引言 → 2 文献综述 → 3 方法论 → 4 研究结果 → 5 讨论 → 6 总结；附精读小结。

本文为范围综述（PRISMA-ScR，纳入 61 项研究），无一手实验与一手数据。

0. 论文信息

0.1 文献引用信息

作者 Hongji Cui（第一作者，崔洪吉，音译）；Haiyan Lu（卢海燕）；Qihui Zhang（张奇慧）；Xiran Cui（崔熙然）；Biaoqing Tao（陶标清）；Yingle Wei（魏迎乐）；Yunsong Han*（韩云松，通讯作者）

单位 a 哈尔滨工业大学建筑与设计学院，哈尔滨 150001；b 工业和信息化部寒地智慧人居环境科学与技术重点实验室，哈尔滨 150001；c 哈尔滨工业大学（深圳）经济管理学院，深圳 518000

通讯作者 Yunsong Han，哈尔滨工业大学，中国；邮箱 hanyunsong@hit.edu.cn

题名 Causal inference in indoor thermal comfort research: a scoping review of methods, causal evidence, and reporting

中文译题 室内热舒适研究中的因果推断：方法、因果证据与报告规范的范围综述

期刊 Building and Environment（Elsevier）

卷 / 页 306 (2026) 115323 ｜ DOI：10.1016/j.buildenv.2026.115323

时间线 收稿 2026-04-05；修回 2026-08-04；接受 2026-09-25；在线发布 2026-10-01

类型与规模 范围综述（Scoping Review，遵循 PRISMA-ScR）｜正文 22 页｜图 12 幅、主表 7 张（Table 1–7）、附录表 A.1–A.3｜参考文献 [1]–[103]

检索覆盖期 2016-01-01 至 2026-03-02（检索执行日 2026-03-02）｜数据库：Web of Science、Scopus｜纳入研究 61项

数据可用性 原文声明：Data will be made available on request（数据可依请求提供）

利益冲突 作者声明无已知竞争性财务利益或个人关系

0.2 关键词

Causal inference → 因果推断Indoor thermal comfort → 室内热舒适Scoping review → 范围综述Directed acyclic graph → 有向无环图（DAG）Evidence mapping → 证据图谱Reporting checklist → 报告核查清单

0.3 支持课题

致谢（Acknowledgments）明确署名资助方：

• 中国国家自然科学基金（National Natural Science Foundation of China）
  批准号 No. 52422801 与 No. 52394222（原文明确给出编号）。
• 哈尔滨工业大学青年科学家工作室项目
  （Young Scientists Workshop Programme of Harbin Institute of Technology）原文仅给出项目名称，未提供资助编号。

制图致谢：作者同时感谢 ChiPlot 网站（https://www.chiplot.online/）用于绘图。CRediT 声明中 Yunsong Han 承担 Funding acquisition（经费获取）。

1. 引言

1.1 问题提出

• 热舒适研究的工程价值与因果缺口
  室内热舒适研究是优化建筑能耗、提升使用者健康与福祉的重要科学基础；在热感觉的生理基础、适应性热舒适模型、能耗与舒适权衡分析方面已有显著成果。但当把这些发现用于指导工程干预与政策制定时，必须进一步阐明环境干预与使用者感知舒适之间的因果关系，才能使研究结论与工程措施精准对接。
• 相关不等于因果
  既往研究多用相关分析与回归建模识别室内环境参数与热感觉的关系、预测热感觉评分并界定中性温度与舒适区。但室内温度与热舒适高度相关，并不保证在任何情形下改变室内温度都会产生预期的热感觉变化——个体生理差异、心理预期、行为适应等未观测混杂因素同样起作用。
• 工程决策需要可信的因果估计
  安装新系统能否在降低能耗的同时改善热舒适？个性化舒适系统（PCS）对认知表现影响如何？被动冷却策略能否改善学童福祉？调整恒温器设定点或改造围护结构能否带来预期节能与舒适收益？这些问题都要求因果答案而非相关答案。
• 忽视因果方向的风险
  Sun 等指出，不同线性回归方法会给出不同的中性温度与舒适区估计；且使用者的环境适应行为会产生比相关分析所得舒适区明显更窄的“偏好区”，提示存在忽视因果方向的风险。
• 方法成熟度落差
  因果推断在社会科学、经济学、医学中已高度成熟，但在室内热舒适研究中仍处早期阶段；建筑相关领域（建筑经济、安全管理、可持续发展）虽已开始使用因果图、网络分析、因果建模，热舒适领域尚缺整合性的方法学综合。

1.2 研究目标

• 遵循 PRISMA-ScR 框架，对 2016-01-01 至 2026-03-02 发表的 61 项室内热舒适研究开展范围综述，聚焦因果推断的视角与方法学。
• 目标 1
  构建因果证据图谱，展示研究方法在结果指标与干预类型上的分布。
• 目标 2
  识别高频变量，并针对四类干预类型绘制概念性宏观路径图。
• 目标 3
  综述热舒适研究中因果推断策略的分类、原理、偏倚控制与敏感性分析方法及应用场景。
• 目标 4
  总结当前因果研究的方法学特征与报告实践，提出涵盖目标估计量（target estimand）界定、偏倚讨论、敏感性分析与结论可复现性的初步核查清单。

2. 文献综述

2.1 研究背景

• 因果推断的外部成熟度
  因果推断在社会科学、经济学与医学中已高度成熟；建筑相关领域的既有综述已开始涉及因果机制，有学者运用因果图、网络分析或因果建模考察建筑经济学、安全管理与可持续发展中的变量交互。
• 热舒适既有综述以“预测—优化—相关”为主
  Xu 等系统综述个体热舒适模型在建筑热系统控制中的应用（聚焦模型输入特征、控制逻辑与舒适/节能性能，强调预测模型实现与评估）；Alsukkar 等综述遮阳系统多目标优化（进化算法、代理模型在能效与热/视觉舒适间权衡）；Gousineyah 等系统考察气味对室内热舒适的影响（主观评价＋生理指标，总结相关证据）；Wu 等综述基于计算机视觉的动作识别在热舒适评估中的技术流程与数据集（聚焦识别精度与隐私）。
• 结论
  现有热舒适综述主要集中于预测、优化与相关，而针对该领域因果推断的整合性方法学综合仍然稀缺。

2.2 研究现状

• 邻近领域的单项探索
  Sun 等展示因果假设如何从根本上改变中性温度与舒适区估计；Pan 等（2025）提出基于后门准则与调整准则的混杂因子选择系统框架；Chen 等将因果发现算法应用于使用后评估（POE）数据；Pan 等强调因果推断在跨模态 IEQ 研究中尚未开发的潜力。
• 本综述所映射的现状（纳入 61 项）
  按处理分配机制分为随机对照试验（RCT）27 项、准实验9 项、观察性数据因果推断25 项；按识别依据报告分为显式报告识别依据 32 项（52.5%）、未显式报告而估计效应 23 项（37.7%）、不适用 6 项（9.8%）。
• 发表趋势
  61 项中超过 75%（n = 48）发表于 2021 年之后，近五年关注度显著上升。
• 地理与建筑类型分布
  研究集中于亚洲、欧洲、北美的温带与亚热带地区；热带、极地、干旱气候的因果证据相对稀缺。建筑类型以办公（n = 20）与住宅（n = 14）为主，教育（n = 7）、医疗（n = 3）、商业与公共（n = 3）相对有限。

2.3 研究意义与目的

• 意义
  把热舒适证据转化为有效的热环境控制与工程干预，需要因果而非相关证据；因果推断可为循证设计、设备优化与政策制定提供更可靠的证据支撑。
• 目的
  为该领域提供领域专属的因果推断方法学概览，在方法分布、变量与因果结构、策略分类与原理、偏倚控制与敏感性分析、透明报告五个层面补齐缺口，最终提升因果结论的可信性与可复现性。

2.4 研究空白

• 空白 1
  现有证据缺乏因果方法在结果指标与干预类型之间分布的概览；因果术语常被使用，而实验设计或分析缺乏相应严谨性，因果解释力有限。
• 空白 2
  高频变量未被识别、因果结构少有显式表征，妨碍对混杂偏倚的有效处理与复杂因果链条的阐释。
• 空白 3
  因果推断策略的分类、原理与应用场景未被系统综述，研究者在方法选择上缺乏指引，难以有效剥离混杂效应。
• 空白 4
  方法学严谨性不足——对偏倚控制、敏感性分析与透明报告关注不够；缺乏在未观测混杂下进行偏倚控制与敏感性分析的标准化方法，也缺乏标准化的初步核查清单。

3. 方法论

3.1 实验设计

说明：本文是范围综述（PRISMA-ScR），不含一手实验设计。原文 2.1–2.2 节对应的是“文献检索 + 筛选 + 数据提取”的研究流程控制，以下据该流程按“实验设计”框架解读，所有数字均取自原文图 1（PRISMA 流程）。

• 检索设计
  数据库 Web of Science（字段 TS = 题名/摘要/关键词）与 Scopus（字段 TITLE-ABS-KEY）；语种限定英文；时间窗 2016-01-01 至 2026-03-02，检索执行日 2026-03-02，检索记录留存备核。
• 检索式设计（附录 Table A.1）
  以布尔运算符 AND 连接两大词组——①室内热环境/热舒适词 14 个（thermal comfort、thermal sensation、thermal adaptation、adaptive thermal comfort、PMV、predicted mean vote、neutral temperature、occupant behavior、thermal environment、indoor environment、HVAC、personal comfort system、indoor thermal、IEQ）；②因果推断/识别策略词 23 个（causal、causal inference、causal effect、causal relationship、causal discovery、causal forest、causal identification、instrumental variable、propensity score、confounder、confounding、randomized、quasi-experiment、difference-in-differences、regression discontinuity、inverse probability weighting、g-formula、doubly robust、causality、potential outcome、counterfactual、DAG、directed acyclic graph、structural causal model、SCM）。
• 筛选流程（图 1）
  初检 1548 条 → Zotero 去重剔除 555 条 → 余 993 篇进入题名与摘要初筛 → 剔除明确不合格 733 篇 → 余 260 篇进入全文复筛 → 按纳排标准最终纳入 61 篇。
• 纳入标准
  经同行评审的英文期刊论文；旨在估计、讨论或操作化室内环境暴露/干预对热舒适、生理、心理、行为、认知、健康、福祉或能耗结果的因果效应；纳入采用因果推理或分析并主动控制混杂的随机、准实验与观察性研究（主动混杂控制 = 明确识别与测量潜在混杂，并通过多变量回归、匹配、加权或基于设计的策略加以纳入）。纯描述性研究、未调整的组间比较、无混杂控制的因果声明予以排除；其他因果要素报告不全者予以保留，其缺漏作为描述性发现处理。
• 排除标准
  缺乏主动混杂控制（仅未调整组间比较、纯相关、只用因果措辞而未作实际混杂调整）；聚焦室外环境、建筑结构、材料或工程优化而不涉及热舒适相关结果变量；纯描述性、无因果机制的预测建模、无原始数据或因果问题的方法学论文、未提及因果推断；以及综述、社论、学位论文、会议论文、报告、摘要与非英文出版物。
• 人员与一致性控制
  题摘初筛与全文复筛均由两名研究者独立进行；分歧经讨论解决，必要时由第三名研究者最终裁决；以 Cohen's kappa = 0.886 评估评分者间信度，提示高度一致。

3.2 研究方法

• 总体范式
  PRISMA-ScR（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses: Scoping Reviews）框架下的范围综述；关注既有研究在干预定义、结果测量、数据结构与识别策略上的差异。
• 四维分析框架（2.4 节）
  ①构建因果证据图谱（按干预类型 × 结果指标 × 因果识别策略分类）；②识别高频干预、结果、中介与混杂变量；③综述因果推断策略的分类、原理、应用场景，以及相应的偏倚控制与敏感性分析方法；④评估报告实践（目标估计量、识别假设、偏倚类型、敏感性分析），并制定初步核查清单。
• 研究设计分类（按处理分配机制，而非分析工具）
  RCT（研究者实施随机分配）／准实验（依赖外部或政策驱动的外生变异）／观察性因果推断（对被动观测数据作统计调整）。倾向得分、工具变量、双重机器学习、DAG/SCM 指导的调整等分析工具在上述类别内部考察，不用于定义类别。
• 识别依据的三分编码
  E = 显式报告因果识别依据（链接到随机化、自然实验、断点回归、工具变量、双重差分、可交换性，或基于 DAG／调整集／结构因果模型的论证）；C = 估计了干预/暴露效应但未说明识别依据（协变量调整、匹配、SEM、机器学习、非随机比较、基于模型的反事实分析）；N/A = 不适用于干预效应识别（因果发现、预测/分类、方法学演示、未完成效应分析的方案）。编码仅依据论文及其补充材料，刻画报告的透明度而非方法学效度或证据强度。
• 数据提取与编码框架（附录 Table A.2）
  预定义提取表覆盖 14 个维度（A–N）——A 因果设计与识别策略；B 干预/暴露类型（B1 控制与运行、B2 设备与个体、B3 围护结构与物理环境、B4 行为与信息）；C 结果域（C1 感知舒适、C2 生理响应、C3 认知表现、C4 健康与福祉、C5 行为响应、C6 能耗）；D 建筑/空间类型（D1–D8）；E 样本量等级（E1 <30、E2 30–99、E3 100–999、E4 ≥1000、E5 不适用）；F DAG 使用（F1 显式绘制并用于指导分析／F2 定性因果图／F3 未用）；G 敏感性分析（G1／G2）；H 中介分析（H1／H2）；I–L 四类偏倚讨论（混杂／选择／测量／对撞机）；M 反向因果；N 目标估计量显式报告（N1／N2）。
• 通用因果推断工作流（图 4，本文总结）
  四步——①精确界定干预与结果变量（干预四类、结果六类，并明确目标估计量）；②用 DAG 表述因果假设，通过链式、分叉、对撞结构识别混杂、中介与对撞变量，并依后门准则确定需控制的调整集；③依据研究情境选择策略（可行且伦理允许时优先 RCT 或对照现场实验；不可随机但存在自然干预/政策变化时用断点回归、双重差分、工具变量等准实验；仅有观察性数据时用倾向得分匹配、逆概率加权、双重机器学习）；④讨论混杂、选择、测量、对撞与反向因果等偏倚来源，并用 E 值分析、安慰剂检验等敏感性分析评估结论可靠性。

3.3 数据来源及收集

• 数据来源
  二手文献数据——Web of Science 与 Scopus 两个数据库的英文文献记录，检索日期 2026-03-02，检索记录留存备核；无一手数据采集（本文不含现场实测、问卷发放或实验招募）。
• 纳入文献的原始数据形态
  （由纳入研究自报，非本综述采集）：气候室随机试验数据、自然实验/政策变化数据、横断面调查、面板研究、行政记录、传感器网络数据等。
• 提取内容
  基本书目信息（作者、发表年、期刊/会议名称）、研究背景与目标、干预、结果、因果识别策略；干预定义为研究中旨在改变室内热环境或影响热舒适的具体行动、策略、系统或条件（如安装冷却背心、改变照明色温、实施被动冷却策略、使用个性化舒适系统、引入集中供热政策等）。
• 结果变量的六类口径
  生理响应（核心体温、皮温、心率、代谢率、IL-6、EEG 功率等）；感知舒适（热感觉与热舒适为主，兼及感知空气质量、视觉舒适、声舒适、总体满意度）；行为响应（用能行为、适应行为、空调设定点调整、饮食行为、节能意向、自报适应动作）；认知表现（注意、记忆、问题解决、创造力、生产率、数字符号替换、工作记忆、NASA-TLX、KSS/PVT 警觉度、学业表现）；健康与福祉（缺勤、出勤主义、多导睡眠图睡眠质量、心血管与呼吸住院、关节炎发作、COPD 住院、SF-8、肌肉酸痛 VAS、师生关系与班级氛围、住房适宜性等）；能耗（年燃气消耗、功率强度、设定点与使用时长、室内温度动态、社区能源评分、能源成本不满、电费压力等）。
• 工具与产物
  Zotero 用于去重与文献管理；预定义数据提取表整理信息，逐研究明细见附录 Table A.3（61 项研究的设计/分析方法、识别类别、是否显式报告目标估计量）；绘图致谢 ChiPlot。
• 数据可用性
  原文声明“Data will be made available on request”（数据可依请求提供）。

3.4 数据分析与验证指标

• 综述自身的一致性验证
  筛选环节评分者间信度 Cohen's kappa = 0.886（高一致性）。（
• 证据图谱（Table 3）
  六类结果域 × 三类研究设计的分布；分母为各结果域内的研究数，报告多个结果的研究在各类别中分别计数，故总数可超过 61；因此该表刻画证据在结果域上的分布，而非互斥的研究分类。
• 四类干预 × 设计分布（图 5）
  控制与运行、设备与个体、围护结构与物理环境、行为与信息四类干预下的设计计数。
• 高频变量频次表（Table 4）
  按干预变量、结果变量、中介变量、混杂变量四类列出各子类的高频变量及出现次数。
• 概念性宏观路径图（图 6–9）
  因明确使用 DAG 的原始研究很少，无法从既有文献综合出一组完全设定好的因果图；故将高频变量组织为四类干预的概念性宏观路径图，作为常共同出现的变量域的启发式总结，而非指定节点间可检验关系的具体因果假设。
• 节点级 DAG 示例（图 10–11）
  图 10 由综述作者依热生理知识与时间顺序构建因果方向，实线为热生理支持的边、虚线为探索性或不确定通路；经 DAGitty 施加后门准则得到最小充分调整集；中介变量（室内空气温度、相对湿度、皮温、心率、呼吸率）不可条件化。图 11 改编自 Kliangkhlao 等，实线为专家初始设定、虚线为数据条件依赖模式提示的结构修正。
• 识别策略及其估计式
  随机试验数据 ATE = E[Y(1) − Y(0)]；准实验双重差分 ΔY = (Y_T,post − Y_T,pre) − (Y_C,post − Y_C,pre)；倾向得分匹配 e(X) = P(D = 1|X)；双重机器学习部分线性模型 Y = θD + g(X) + ε, E[ε|D, X] = 0（θ 为 ATE，g(X) 用机器学习灵活控制高维混杂）。
• 偏倚控制与敏感性分析指标（Table 5 及 3.5.2 节，按设计分类）
• RCT：基线特征表＋组间差异检验，回归或分层分析校正失衡；盲法；安慰剂效应；敏感性分析用意向治疗（ITT）分析，样本流失用多重插补或最坏-最好情形分析。
• 准实验：DiD 的平行趋势假设（事件研究图检验干预前趋势、伪干预日期安慰剂检验）；断点回归的连续性假设（带宽稳健性检验、协变量连续性检验、McCrary 检验排除驱动变量操纵）。
• 观察性：用 DAG 识别并避免调整对撞变量；工具变量处理反向因果；敏感性分析用 E 值、安慰剂检验、阴性对照（理论上不相关的伪结果/伪暴露）；倾向得分匹配以标准化均数差（SMD）评估协变量平衡，< 0.1 视为平衡良好；工具变量报告一阶段 F 统计量（工具强度）、论证外生性并尽可能做过度识别检验。
• 报告实践评估与核查清单（图 12、Table 6、Table 7）
  统计关键方法学要素的报告频次；形成 9 项初步核查清单（第一部分：研究问题与理论框架——1 明确核心因果问题、2 目标估计量的初步说明、3 基于 DAG 的因果假设；第二部分：研究设计与识别策略——4 研究设计选择、5 不同设计的详细分析、6 数据来源与样本描述；第三部分：稳健性检验与敏感性分析——7 稳健性与敏感性分析、8 关键识别假设检验、9 偏倚讨论），并将其与 STROBE 及 CONSORT 2025 条目逐项映射（Table 7）。
• 未做之事
  本文未做定量合并（无 Meta 分析、无合并效应量），也未对纳入研究做正式偏倚风险评价。

4. 研究结果

4.1 主要研究结果

上表所有数值均为纳入研究的计数、构成比或原文转述的单项效应。

5. 讨论

5.1 研究亮点或创新点

• 领域首份聚焦因果推断的范围综述
  遵循 PRISMA-ScR，系统检索 WoS + Scopus（2016-01-01 至 2026-03-02），纳入 61 项室内热舒适研究，填补“该领域缺整合性因果方法学综合”的空缺。
• 因果证据图谱揭示两个结构性判断
  一是结构性错配——RCT 主导机制性终点，而政策与实践更相关的终点主要依赖观察性方法；二是可行性过滤——设备/控制类干预易随机化、围护结构与行为类难随机化，使因果知识按方法学便利性而非政策紧迫性积累。
• 变量域综合 + 节点级 DAG 示范
  在明确使用 DAG 的原始研究很少的情况下，转而给出四类干预的概念性宏观路径图（启发式变量域综合，非确证 DAG），并以两个节点级 DAG 示例展示如何推导研究专属的因果假设与调整集——含最小充分调整集的确定、中介不可条件化的警示，以及对撞机偏倚与过度调整的具体例证。
• 把偏倚与敏感性与设计类别配对
  分析混杂、选择、测量、对撞机与反向因果五类偏倚的定义、表现与检测/缓解手段，并逐设计给出配套的敏感性分析方法（ITT 与多重插补、事件研究图与 McCrary 检验、E 值与阴性对照、SMD 与一阶段 F 统计量等）。
• 提出并溯源 9 项初步核查清单
  借鉴 STROBE 与 CONSORT 2025，逐项映射到本领域的实证缺口（Table 7），并明确标注哪些为改编、哪些为新增；同时给出两阶段验证计划（见 5.2）。
• 指出跨模态交互这一特殊混杂源
  如通过通风调节温度可能连带改变 CO₂ 或湿度，引入新的混杂并可能生成虚假交互；据此主张多域 IEQ 研究应把全部感觉模态纳入统一的因果图。
• 坦陈证据图谱的性质
  明确将其定位为“因果分析尝试与方法学实践的地图”，而非一批已确证的因果证据；纳入研究的方法学异质性（从基本多变量回归到双重机器学习）被有意完整映射以暴露缺口。

5.2 对未来研究的建议

• 从 ATE 走向 HTE 与复杂因果机制
  不应止步于估计平均处理效应，应更关注异质处理效应（HTE）与机制——如 PCS 带来的舒适改善究竟经由降低皮温、降低认知负荷还是其他生理/心理通路；建筑节能改造包的实际节能效应如何随建筑年代、气候区与使用者作息弹性而变。需整合 DAG、中介分析、因果森林与结构方程建模。
• 随机现场实验 × 心理测量学
  更广泛地把随机现场实验与心理测量学结合，用意向治疗（ITT）分析估计干预部署的实际效应，用结构因果模型检验作用机制；同时警惕霍桑效应与观察者效应带来的偏倚。
• 高维时序数据与领域知识 DAG 结合
  传感器、智能电表与大数据为该类研究提供高维时序数据，DML 与数据驱动的因果森林是发掘因果效应的有力工具，但其效度高度依赖“无未观测混杂”假设且结果可解释性较差；因此把数据科学方法与基于领域知识的 DAG 相整合是重要研究方向。
• 针对特定结果类型开发因果模型
  六大结果域在测量、时间尺度与底层因果路径上不同（感知、基于模型、生理、临床结果在因果上不可互换），应分别构建反映各自中介、混杂、时间结构与测量过程的因果模型。
• 多模态统一因果图
  按“DAG 应包含所有共同原因”的原则，未来多域 IEQ 研究应把所有感觉模态纳入统一因果图，以避免跨模态未测量混杂破坏条件可交换性。
• 协作开发报告指南并验证清单
  与领域专家、期刊编辑和方法学家合作制定热舒适因果推断分析报告指南；本文 Table 6 可作为参考。提出两阶段验证计划：①邀请建筑科学、因果推断与系统综述领域 20 位专家进行 Delphi 过程以检验内容效度；②由 2 名独立评分者将该清单应用于 30 项热舒适研究，计算 Gwet's AC1 或 Cohen's kappa 作评分者间信度评估。在完成验证前，该清单应被视为初步方法学工具。
• 补做质量评价与量化
  未来研究可在本研究的证据图谱与编码框架基础上，开展面向因果识别的量化质量评价（含正式偏倚风险评估）。

5.3 研究局限性

• ① 检索策略的敏感性-特异性平衡可再优化
  虽设计了覆盖广泛关键词的检索式，仍可能遗漏未使用标准因果推断术语但实质采用因果推理的研究；故证据图谱应被解读为“显式阐述的因果研究之地图”，而非所有具因果潜力的干预研究的穷尽普查。
• ② 语言与数据库限制
  仅检索英文文献与 WoS、Scopus 两个主要数据库，可能遗漏发表于非英文期刊或未被两库索引的重要研究，尤其来自非温带气候区的研究，在一定程度上造成证据图谱的地理偏倚。
• ③ 缺乏质量评价与证据强度量化
  遵循 PRISMA-ScR 指南，未对纳入研究开展正式的偏倚风险评估，也未量化证据强度。
• ④ 方法学框架属初步
  本文提出的方法学框架、概念性路径图与初步核查清单，均基于既有文献的综合与理论推导，其在实际研究中的适用性与效度仍需通过后续应用与反馈加以验证和迭代优化。
• ⑤ 结果异质性限制跨研究的因果可比性
  六大结果域在测量方式、时间尺度与底层因果路径上各不相同，感知性、模型性、生理性与临床性结果在因果视角下不可互换，且各自面临不同的识别威胁。
• ⑥ 初步核查清单并非完全设计专属的评价框架
  Table 6 虽已区分 RCT、准实验与观察性研究的部分报告要求，但每种设计还涉及额外的假设、诊断程序与偏倚来源，无法被单一通用框架完全覆盖；该清单应视为初步的报告基础，而非替代针对具体设计的既有评价工具，未来应为不同因果设计分别开发并验证专用版本。

6. 总结

6.1 研究贡献

• 贡献 1（证据图谱）
  构建了分析研究方法在结果指标与干预类型上分布的因果证据图谱。主要格局：RCT 主导生理响应（73.7%）与认知表现（68.8%）；观察性因果推断主导行为响应（62.5%）、健康与福祉（57.2%）与能耗（57.1%）。按干预类型：设备与个体层面干预主要由 RCT 研究（11 项），围护结构类干预则高度依赖观察性数据（13 项）。
• 贡献 2（变量与因果结构）
  识别了高频变量，并为四类干预情境绘制了概念性宏观路径图（应解读为变量域的启发式总结，而非经校验的 DAG）；进一步提供节点级 DAG 示例，展示如何推导研究专属的因果假设与调整集。
• 贡献 3（策略、偏倚与敏感性分析）
  综述了因果推断策略的分类、原理、偏倚控制与敏感性分析；将研究设计分为 RCT（27 项）、准实验（9 项）与观察性因果推断（25 项）；就偏倚控制分析了混杂、选择、测量、对撞机与反向因果五类偏倚，并为每类设计给出相应的敏感性分析方法。
• 贡献 4（报告实践与核查清单）
  总结了纳入研究在因果推断方面的报告实践，提炼出面向热舒适研究领域的初步核查清单，覆盖从研究问题与理论框架、研究设计与识别策略，到敏感性分析的关键要素，为提升未来因果研究的透明度与方法学严谨性提供结构化参照。
• 总体定位
  这些贡献为在热舒适研究中应用因果推断、以及就热环境干预与控制策略的效应生成更可信的证据，提供了结构化的方法学参考。

精读小结：总结与思考

1. 主要研究了什么问题

本文追问的是：因果推断方法在室内热舒适研究中被如何使用、用得有多严谨。具体而言，作者在“相关不等于因果”的判断下，考察 2016-01-01 至 2026-03-02 发表的 61 项室内热舒适研究中——因果方法在不同结果指标（生理、感知舒适、行为、认知、健康福祉、能耗）与干预类型（控制与运行、设备与个体、围护结构与物理环境、行为与信息）上如何分布；哪些变量是高频的干预、结果、中介与混杂变量；因果推断策略如何分类、其原理与偏倚控制/敏感性分析手段为何；以及当前研究的报告透明度如何、能否提炼出一份可用的核查清单。核心关切是：工程与政策决策（装新系统能否既节能又改善舒适、PCS 是否影响认知、被动冷却是否改善学童福祉、调设定点或改围护结构是否见效）需要的是可信的因果估计，而非相关证据。

2. 主要采取了什么方法

遵循 PRISMA-ScR 的范围综述：在 Web of Science（TS）与 Scopus（TITLE-ABS-KEY）中以“热环境词 AND 因果/识别策略词”的布尔检索式检索英文文献（2016-01-01 至 2026-03-02），经 Zotero 去重后由两名研究者独立进行题摘初筛与全文复筛（Cohen's kappa = 0.886，分歧由第三人裁决），从 1548 条记录中纳入 61 项。以四维分析框架组织：①构建因果证据图谱（干预类型 × 结果域 × 设计类别）；②统计高频变量频次并绘制四类干预的概念性宏观路径图；③综述因果推断策略的分类、原理（ATE、DiD、倾向得分、DML 等估计式）、五类偏倚的控制与各设计配套的敏感性分析；④评估报告实践并形成 9 项初步核查清单，并与 STROBE / CONSORT 2025 逐项映射。另以两个节点级 DAG 示例（设定点→热舒适；滤网清洁度→HVAC 负荷率）示范后门准则、最小充分调整集、中介不可条件化与对撞机偏倚。全文无一手实验、无 Meta 合并。

3. 主要得出了什么结论

① 方法分布存在系统性错配：RCT 27 项主导生理响应（73.7%）与认知表现（68.8%）等短期可测的机制性终点，而行为响应（62.5% 观察性）、健康与福祉（57.2%）、能耗（57.1%）等更贴近政策与实践的终点主要依赖观察性方法；四类干预中，设备与个体偏 RCT（11 项）、围护结构偏观察性（13 项），呈现按方法学便利性而非政策紧迫性积累证据的“可行性过滤”。② 识别与报告透明度不足：仅 32 项（52.5%）显式报告识别依据；61 项中仅 7 项显式报告目标因果量；DAG 使用仅 16 项；敏感性分析、E 值与安慰剂/阴性对照鲜有报告，关键识别假设多为定性陈述。③ 变量与结构层面：高频混杂集中于室外温度/天气/季节（24）、实验方案控制（24）、性别（20）、年龄/服装热阻/BMI/建筑类型年限（各 15），而心理与情境因素极少进入因果模型，这可部分解释实验室效应在现场被削弱。④ 方法学产出：四个概念性宏观路径图为变量域筛选提供启发式起点（非确证 DAG）；节点级 DAG 示例给出可操作的结论——设定点干预的最小充分调整集为{室外温度，服装热阻，年龄}且中介不可条件化；滤网清洁度案例中最小调整集为空，条件化室内空气温度会造成过度调整与对撞机偏倚。⑤ 治理性建议：把 DAG 与多维偏倚分析纳入研究设计，从 ATE 走向 HTE 与机制（中介分析、因果森林、SEM），将领域知识 DAG 与 DML 等高维数据方法结合，并经由 Delphi 与信度检验把 9 项核查清单验证为正式报告指南。作者同时坦承六项局限（检索敏感性、仅英文与两库、未做偏倚风险评价、框架属初步、结果异质性限制可比性、清单非设计专属评价工具），并强调证据图谱是“因果分析尝试与方法学实践的地图”，而非一批已确证的因果证据。