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Enregistrement W4411623088 · doi:10.1093/fampra/cmaf043

Causal mediation analysis: what is it and how can it be used to inform practice and policy?

2025· article· en· W4411623088 sur OpenAlexafffund
Pamela Fernainy, Claire Godard‐Sebillotte, Anaïs Lacasse, Géraldine Layani, Cristina Longo, Janusz Kaczorowski, Marie-Ève Poitras, Mylaine Breton, Marie‐Thérèse Lussier, Yves Couturier, Catherine Hudon, Nadia Sourial

Notice bibliographique

RevueFamily Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeJewish General HospitalUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueMcGill University Health CentreUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMediationPsychological interventionOutcome (game theory)MedicineIntervention (counseling)ToolboxCausal modelMechanism (biology)Causal analysisNursingRisk analysis (engineering)Computer scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Causal mediation, a quantitative analysis method, has the potential to be a valuable addition to any primary care provider, researcher, or student's toolbox. OBJECTIVE: This manuscript describes the theory behind causal mediation, provides a running example to help understand the application of this method in research, and explains how the results may be applied practically to help design appropriate interventions. METHODS AND APPLICATION: Causal mediation allows an exploration of the mechanism of action of a primary care intervention on an outcome that may pass through a third variable that is on the causal pathway, a mediator. Causal mediation analysis allows the decomposition of the total effect of an intervention on an outcome into both direct and indirect effects. Careful interpretation of generated results can guide decision-makers when devising or refining interventions or policies that affect patient health outcomes in primary care. CONCLUSION: Causal mediation has been used in many disciplines and is well-positioned to answer varied research questions. However, the full extent of its potential has yet to be realized.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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