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直接効果•間接効果の推定および未測定の交絡に対する感度解析

机译:直接和间接影响评估以及敏感性分析

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摘要

Estimation of causal effects of an exposure on the disease occurrence is an overarching goal of epidemiological studies. Once it is established that an exposure affects disease risk, questions often arise as to the relative importance of different possible pathways for the effect. This can be done by effect decomposition of a total effect of an exposure into a direct and an indirect effect. This article reviews statistical methods on direct and indirect effects based on a potential outcome model. It discusses the definition, assumptions, and identification formulas for direct and indirect effects. It also discusses a sensitivity analysis method for these effects that is applicable when an assumption of no unmeasured confounding is violated. We apply these methods to the 2003 US birth certificate and infant death data provided by the National Center for Health Statistics.%疫学研究の1つの目的は,興味のある曝露の疾病発生に対する因果効果を推定することである.曝露と疾病の間に因果関係が示唆された場合,どのようなメカニズムで効果があるのかについての知見を得ることにも興味が持たれる場合がある.この問題に対しての1つのアプローチは,曝露の疾病に対する影響(総合効果)を,中間変数を介しない直接効果と,中間変数を介した間接効果に分解することである.本論文では,潜在結果変数モデルに基づく直接効果•間接効果の定義と識別のための仮定,識別式についてまとめる.また,識別のための,未測定の交絡がないという仮定が崩れた場合の感度解析方法を紹介する.紹介した方法の適用事例として,全米保健医療統計センターが公表している米国の出生証明書および乳児死亡に関するデータ解析結果を報告する.
机译:估计暴露对疾病发生的因果关系是流行病学研究的首要目标。一旦确定接触会影响疾病风险,就常常会产生不同的影响途径的相对重要性的疑问。这可以通过将曝光的总效果分解为直接效果和间接效果来完成。本文回顾了基于潜在结果模型的直接和间接影响的统计方法。它讨论了直接和间接影响的定义,假设和识别公式。它还讨论了针对这些影响的灵敏度分析方法,该方法适用于不违反未测混杂因素的假设。我们将这些方法应用于国家卫生统计中心提供的2003年美国出生证明和婴儿死亡数据。%疫学研究の1つの目的は,兴味のある暴露露の疾病発生に対する因果效应を推定することである。と疾病の间に因果关系が示唆された场合,どのようなメカニズムで效果があるのか​​についての知见を得ることにも兴味が持たれる场合がある。この问题に対しての1つのアプローチは,暴露露の疾病に対する影响(総合效果)を,中间変数を介しない直接效果と,中间変数を介した间接效果に分解することである。と识别のための仮定,识别式についてまとめる。また,识别のための,未测定の交络がないとい定定崩裂れた场合の感度解析方法を绍介する。绍介した方法の适用事例として,全米保健医疗统计センターが公表している米国の出生证明书および乳児死亡に关するデータ解析结果を报告する。

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