Selection of mediators and dependence structure for high-dimensional mediation analysis
Notice bibliographique
Résumé
Causal mediation analysis examines the potential causal pathways between an exposure variable and outcome through intermediate variables with the goal of estimating direct and indirect effects. In practice, intermediate variables may be high-dimensional, in which case one may first aim to identify the true mediators among them. The dependence structure among mediators may then be studied with the goal of identifying a simple sufficient structure. We propose a two-stage penalized estimation procedure to meet these goals. The first stage involves selecting mediators by identifying non-zero indirect effects via a penalized regression. The second stage aims to simplify the correlation structure among selected mediators enabling the estimation of individual, grouped or joint effects. Through transformation of variables, the correlation selection problem can be reformulated as a standard LASSO problem. The two stages can be performed jointly or sequentially and we study the performance of each implementation through simulation studies. Finally, the proposed approach is applied to a psychiatry study in which the aim is to identify methylation loci that mediate the causal effect of childhood trauma on adult stress level.
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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 | 0,042 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».