潜在的なメディエーターによる因果媒介分析

健康研究者は、結果変数に対する治療または曝露の直接的な効果、および中間変数（またはメディエーター）を介した間接（または調停）効果を評価することにしばしば関心があります。非線形モデルに続く結果の場合、調停式を使用して、因果的に解釈可能な調停効果を推定することができます。この方法は、他の方法と同様に、メディエーターが観察されることを前提としています。ただし、構造方程式モデリングで一般的であるように、潜在的な（観察されていない）メディエーターを考慮することをお勧めします。潜在的な結果のフレームワークに従い、一般化された構造方程式モデル（GSEM）を想定しています。おおよそのモンテカルロEMアルゴリズムを使用して、GSEMパラメーターの最大尤度推定を提供し、自然な直接的および間接効果を推定するための調停式アプローチと組み合わせます。この方法は、テスト不可能な連続的な無知の仮定に依存しています。感度分析のために最近提案された方法を適応させることにより、この仮定に対する堅牢性を評価します。シミュレーション研究は、もっともらしいシナリオで提案された推定器の良好な特性を示しています。私たちの方法は、潜在的な口腔衛生行動を通じて可能性のある調停を調べる青年期の歯虫の発生に対する母親教育の効果の研究に適用されます。

Health researchers are often interested in assessing the direct effect of a treatment or exposure on an outcome variable, as well as its indirect (or mediation) effect through an intermediate variable (or mediator). For an outcome following a nonlinear model, the mediation formula may be used to estimate causally interpretable mediation effects. This method, like others, assumes that the mediator is observed. However, as is common in structural equations modeling, we may wish to consider a latent (unobserved) mediator. We follow a potential outcomes framework and assume a generalized structural equations model (GSEM). We provide maximum-likelihood estimation of GSEM parameters using an approximate Monte Carlo EM algorithm, coupled with a mediation formula approach to estimate natural direct and indirect effects. The method relies on an untestable sequential ignorability assumption; we assess robustness to this assumption by adapting a recently proposed method for sensitivity analysis. Simulation studies show good properties of the proposed estimators in plausible scenarios. Our method is applied to a study of the effect of mother education on occurrence of adolescent dental caries, in which we examine possible mediation through latent oral health behavior.