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疫学の分野では、介入研究と社会科学の研究者は、定義されたメディエーター変数を通じて動作するさまざまな因果経路への暴露の効果を分解するという課題にしばしば直面しています。このような分析の目標は、多くの場合、システムのメカニズムを理解したり、介入の可能性を提案することです。したがって、単一のメディエーターの症例は、結果への暴露から2つの因果経路（直接的および間接）のみを暗示していることを意味し、広範囲に研究されています。反事実的変数のフレームワークを使用することにより、研究者は理論的特性を確立し、強力なツールを開発しました。ただし、実際の問題では、さまざまなメディエーターを介して動作する結果への暴露からいくつかの異なる因果経路を持つことは珍しくありません。この記事では、さまざまな因果経路を定量化およびランキングするための広く適用可能なアプローチを提案します。このアプローチは、Langeらによって提案された自然効果モデルの拡張です。（Am JEpidemiol。2012; 176（3）：190-195）。異なる複数の経路の分析を許可することにより、提案されたアプローチは、最新の調停技術の能力に追加されます。さらに、このアプローチは標準ソフトウェアを使用して実装できます。この記事には、R（統計コンピューティングの基礎、ウィーン、オーストリア、オーストリア）およびSTATAソフトウェア（STACORP LP、カレッジステーション、テキサス州）を使用して実装の例を含めました。
疫学の分野では、介入研究と社会科学の研究者は、定義されたメディエーター変数を通じて動作するさまざまな因果経路への暴露の効果を分解するという課題にしばしば直面しています。このような分析の目標は、多くの場合、システムのメカニズムを理解したり、介入の可能性を提案することです。したがって、単一のメディエーターの症例は、結果への暴露から2つの因果経路（直接的および間接）のみを暗示していることを意味し、広範囲に研究されています。反事実的変数のフレームワークを使用することにより、研究者は理論的特性を確立し、強力なツールを開発しました。ただし、実際の問題では、さまざまなメディエーターを介して動作する結果への暴露からいくつかの異なる因果経路を持つことは珍しくありません。この記事では、さまざまな因果経路を定量化およびランキングするための広く適用可能なアプローチを提案します。このアプローチは、Langeらによって提案された自然効果モデルの拡張です。（Am JEpidemiol。2012; 176（3）：190-195）。異なる複数の経路の分析を許可することにより、提案されたアプローチは、最新の調停技術の能力に追加されます。さらに、このアプローチは標準ソフトウェアを使用して実装できます。この記事には、R（統計コンピューティングの基礎、ウィーン、オーストリア、オーストリア）およびSTATAソフトウェア（STACORP LP、カレッジステーション、テキサス州）を使用して実装の例を含めました。
Within the fields of epidemiology, interventions research and social sciences researchers are often faced with the challenge of decomposing the effect of an exposure into different causal pathways working through defined mediator variables. The goal of such analyses is often to understand the mechanisms of the system or to suggest possible interventions. The case of a single mediator, thus implying only 2 causal pathways (direct and indirect) from exposure to outcome, has been extensively studied. By using the framework of counterfactual variables, researchers have established theoretical properties and developed powerful tools. However, in practical problems, it is not uncommon to have several distinct causal pathways from exposure to outcome operating through different mediators. In this article, we suggest a widely applicable approach to quantifying and ranking different causal pathways. The approach is an extension of the natural effect models proposed by Lange et al. (Am J Epidemiol. 2012;176(3):190-195). By allowing the analysis of distinct multiple pathways, the suggested approach adds to the capabilities of modern mediation techniques. Furthermore, the approach can be implemented using standard software, and we have included with this article implementation examples using R (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria) and Stata software (StataCorp LP, College Station, Texas).
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