Effect Decomposition in the Presence of Treatment-induced Confounding: A Regression-with-residuals Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analyses of causal mediation are often complicated by treatment-induced confounders of the mediator-outcome relationship. In the presence of such confounders, the natural direct and indirect effects of treatment on the outcome, into which the total effect can be additively decomposed, are not identified. An alternative but similar set of effects, known as randomized intervention analogues to the natural direct effect (R-NDE) and the natural indirect effect (R-NIE), can still be identified in this situation, but existing estimators for these effects require a complicated weighting procedure that is difficult to use in practice. In this paper, we introduce a new method for estimating the R-NDE and R-NIE that involves only a minor adaption of the comparatively simple regression methods used to perform effect decomposition in the absence of treatment-induced confounding. It involves fitting linear models for (a) the conditional mean of the mediator given treatment and a set of baseline confounders and (b) the conditional mean of the outcome given the treatment, mediator, baseline confounders, and the treatment-induced confounders after first residualizing them with respect to the observed past. The R-NDE and R-NIE are simple functions of the parameters in these models when they are correctly specified and when there are no unobserved variables that confound the treatment-outcome, treatment-mediator, or mediator-outcome relationships. We illustrate the method by decomposing the effect of education on depression symptoms at midlife into components operating through income versus alternative factors. R and Stata packages are available for implementing the proposed method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».