Parametric-Regression–Based Causal Mediation Analysis of Binary Outcomes and Binary Mediators: Moving Beyond the Rareness or Commonness of the Outcome
Notice bibliographique
Résumé
In the causal mediation framework, several parametric-regression-based approaches have been introduced in the last decade for estimating natural direct and indirect effects. For a binary outcome, a number of proposed estimators use a logistic model and rely on specific assumptions or approximations that may be delicate or not easy to verify in practice. To circumvent the challenges prompted by the rare outcome assumption in this context, an exact closed-form natural-effects estimator on the odds ratio scale was recently introduced for a binary mediator. In this work, we further push this exact approach and extend it for the estimation of natural effects on the risk ratio and risk difference scales. Explicit formulas for the delta method standard errors are provided. The performance of our proposed exact estimators is demonstrated in simulation scenarios featuring various levels of outcome rareness/commonness. The total effect decomposition property on the multiplicative scales is also examined. Using a SAS macro (SAS Institute, Inc., Cary, North Carolina) we developed, our approach is illustrated to assess the separate effects of exposure to inhaled corticosteroids and placental abruption on low birth weight mediated by prematurity. Our exact natural-effects estimators are found to work properly in both simulations and the real data example.
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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 | 0,052 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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 ».