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Latent Class Dynamic Mediation Model with Application to Smoking Cessation Data

机译：潜在类动态调解模型，应用于停止停止数据

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Traditional mediation analysis assumes that a study population is homogeneous and the mediation effect is constant over time, which may not hold in some applications. Motivated by smoking cessation data, we propose a latent class dynamic mediation model that explicitly accounts for the fact that the study population may consist of different subgroups and the mediation effect may vary over time. We use a proportional odds model to accommodate the subject heterogeneities and identify latent subgroups. Conditional on the subgroups, we employ a Bayesian hierarchical nonparametric time-varying coefficient model to capture the time-varying mediation process, while allowing each subgroup to have its individual dynamic mediation process. A simulation study shows that the proposed method has good performance in estimating the mediation effect. We illustrate the proposed methodology by applying it to analyze smoking cessation data.
机译：传统调解分析假设研究人群均匀，中调解效果随着时间的推移是恒定的，这可能不会在某些应用中持有。 通过吸烟数据的激励，我们提出了一个潜在的动态调解模型，明确地占据了学习人群可能由不同的亚组组成的事实，并且调解效果可能随着时间的变化而变化。 我们使用比例赔率模型来适应主题异质性并识别潜在子组。 在子组的条件下，我们采用贝叶斯分层非参数时变系数模型来捕获时变的中介过程，同时允许每个子组具有其各个动态调解过程。 仿真研究表明，该方法在估计中介效果方面具有良好的性能。 我们通过应用它来分析吸烟数据来说明所提出的方法。

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