暴露誘発メディエーターアウト結果交絡因子の存在下での効果分解

因果媒介分析からの方法は、相互作用と非線形性を可能にすることにより、疫学的および社会科学文献における直接的および間接的な効果に対する従来のアプローチを一般化しました。ただし、因果推論の文献からの方法は、使用されるいわゆる自然な直接的および間接的な効果が、メディエーターアウト結果交絡因子がある場合はデータから識別されないという点で、大きな制限の対象となっています。露出。この記事では、直接的および間接的な効果として解釈できる量を与える分解を実施するための3つの代替アプローチについて説明し、曝露誘発性メディエーターアウトカム交絡因子の存在下でもデータから識別できます。周産期疫学のデータで示された、これら3つのアプローチのそれぞれについて、単純な重み付けベースの推定方法について説明します。ここで説明する方法は、暴露誘発されたメディエーターの結果の交絡因子が存在する場合でも、経路と調停の問題に関する洞察を捨てることができます。

Methods from causal mediation analysis have generalized the traditional approach to direct and indirect effects in the epidemiologic and social science literature by allowing for interaction and nonlinearities. However, the methods from the causal inference literature have themselves been subject to a major limitation, in that the so-called natural direct and indirect effects that are used are not identified from data whenever there is a mediator-outcome confounder that is also affected by the exposure. In this article, we describe three alternative approaches to effect decomposition that give quantities that can be interpreted as direct and indirect effects and that can be identified from data even in the presence of an exposure-induced mediator-outcome confounder. We describe a simple weighting-based estimation method for each of these three approaches, illustrated with data from perinatal epidemiology. The methods described here can shed insight into pathways and questions of mediation even when an exposure-induced mediator-outcome confounder is present.