Mediation analysis with case-control sampling: Identification and estimation in the presence of a binary mediator
病例对照抽样下二元中介分析的识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论病例对照数据中的中介分析及其可能的因果框架，因此选择因果推断，但因果解释的条件仍需全文核对。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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病例对照抽样下二元中介分析的识别与估计
- 研究问题
- 在按二元主要变量分层的病例对照抽样中，抽样如何扭曲次要变量的逻辑回归参数，并影响二元中介分析？
- 方法与思路
- 作者推导抽样设计引起的参数扭曲表达式，以识别结果构建 M 估计与最大似然估计，并开展模拟和德国病例对照数据再分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，识别结果为相关模型估计提供基础，模拟显示结果及中介模型参数估计较现有加权方法更有效率，并给出应用示例。
- 阅读关注点
- 应核对抽样概率信息、结果与中介模型的联合设定、参数可识别条件，以及因果中介效应是否另需额外假设。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要仅称中介分析可置于因果框架，未说明完整因果识别条件。
原文摘要
With reference to a stratified case-control procedure based on a binary variable of primary interest, we derive the expression of the distortion induced by the sampling design on the parameters of the logistic model of a secondary variable. This is particularly relevant when performing mediation analysis (possibly in a causal framework) with stratified case-control data in settings where both the outcome and the mediator are binary. Our identification result opens the way to M-estimation and Maximum Likelihood estimation. We then conduct a simulation study showing the gain in efficiency of the estimators of both the outcome and mediator model parameters w.r. to existing methods, based on weighting. As an illustrative example, we reanalyze a German case-control dataset in order to investigate whether the effect of reduced immunocompetency on listeriosis onset is mediated by the intake of gastric acid suppressors.