Natural Effects in the Presence of an Intermediate Confounder: Evaluation of Pragmatic Estimation Strategies With an Emphasis on the Relationship Between Natural and Interventional Effects
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mediation analysis using the so‐called natural effects is an essential tool to uncover causal pathways between an exposure and an outcome. However, natural effects are not generally identified in the presence of an intermediate confounder (), a situation that arguably arises frequently in practice. Three pragmatic approaches can be used to estimate natural effects when such a confounder is present: Natural effects estimators that omit , natural effects estimators that consider as a pre‐exposure confounder, or interventional effects estimators. Interventional effects are analogous to natural effects, but remain identified when is present. The goal of this study was two‐fold: (1) to assess the extent to which natural and interventional estimands differ under a variety of data‐generating mechanisms with intermediate confounding and (2) using simulations, to investigate the corresponding performance of the three aforementioned strategies to estimate natural effects. In the continuous outcome case, using interventional effects estimators was found to be a better analytic strategy for estimating natural effects than using standard natural effects estimators when the interaction term between and in the outcome model was null or moderate in comparison to the other parameters. However, the performance of interventional effects declined as the ‐ interaction was increased. In the binary outcome case, the three estimation strategies yielded more similar results than in the continuous outcome case. The difference between the three analytic strategies is illustrated using data from the World Value Survey.
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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 | 0,106 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».