論文の概要: Causal mediation analysis with one or multiple mediators: a comparative study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07323v1
• Date: Mon, 12 May 2025 08:10:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.306107
• Title: Causal mediation analysis with one or multiple mediators: a comparative study
• Title（参考訳）: 1つまたは複数のメディエータによる因果仲裁分析 : 比較研究
• Authors: Judith Abécassis, Houssam Zenati, Sami Boumaïza, Julie Josse, Bertrand Thirion,
• Abstract要約: 因果媒介分析のための古典的推定器のパラメトリックおよび非パラメトリック実装について考察する。 シミュレーションデータに対する総合的なベンチマークにおいて、いくつかのアプローチを評価する。 応用例として,認知機能に影響を与える要因の徹底的な分析を提案する。 この分析は、高血圧や肥満などいくつかの生理的要因について、その効果のかなりの部分は脳構造の変化によるものであることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.52655918884223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mediation analysis breaks down the causal effect of a treatment on an outcome into an indirect effect, acting through a third group of variables called mediators, and a direct effect, operating through other mechanisms. Mediation analysis is hard because confounders between treatment, mediators, and outcome blur effect estimates in observational studies. Many estimators have been proposed to adjust on those confounders and provide accurate causal estimates. We consider parametric and non-parametric implementations of classical estimators and provide a thorough evaluation for the estimation of the direct and indirect effects in the context of causal mediation analysis for binary, continuous, and multi-dimensional mediators. We assess several approaches in a comprehensive benchmark on simulated data. Our results show that advanced statistical approaches such as the multiply robust and the double machine learning estimators achieve good performances in most of the simulated settings and on real data. As an example of application, we propose a thorough analysis of factors known to influence cognitive functions to assess if the mechanism involves modifications in brain morphology using the UK Biobank brain imaging cohort. This analysis shows that for several physiological factors, such as hypertension and obesity, a substantial part of the effect is mediated by changes in the brain structure. This work provides guidance to the practitioner from the formulation of a valid causal mediation problem, including the verification of the identification assumptions, to the choice of an adequate estimator.
• Abstract（参考訳）: メディエーション分析は、治療の結果の因果効果を間接的な効果に分解し、メディエーターと呼ばれる変数の第3のグループを通して作用し、他のメカニズムを介して作用する。 メディエーション分析は、観察研究における治療、メディエーター、結果のぼかし効果の見積もりの共創者であるため、難しい。 多くの推定者は、これらの共同設立者を調整し、正確な因果推定を提供するよう提案されている。 本稿では,古典的推定器のパラメトリックおよび非パラメトリックな実装について考察し,2次元・連続型・多次元メディエータにおける因果媒介分析の文脈における直接的・間接的効果の評価を徹底的に評価する。 シミュレーションデータに対する総合的なベンチマークにおいて、いくつかのアプローチを評価する。 以上の結果から,乗算ロバストや2重機械学習推定器といった高度な統計手法は,シミュレーションされた設定や実データにおいて優れた性能を発揮することがわかった。 応用例として、英国バイオバンクの脳画像コホートを用いて、脳形態の変化を伴うかどうかを評価するための認知機能に影響を与える因子の徹底的な分析を提案する。 この分析は、高血圧や肥満などいくつかの生理的要因について、その効果のかなりの部分は脳構造の変化によるものであることを示している。 本研究は,同定仮定の検証を含む有効な因果媒介問題の定式化から適切な推定器の選択まで,実践者へのガイダンスを提供する。

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