Individualized Dynamic Mediation Analysis Using Latent Factor Models
利用潜因子模型的个体化动态中介分析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：摘要以结构方程刻画动态中介因果机制及异质效应，因此归入因果推断和结构估计；潜因子不等同于宏观因子模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用潜因子模型的个体化动态中介分析
- 研究问题
- 中介效应随时间变化且个体间存在异质性、候选中介机制又不稀疏时，如何选择重要中介并刻画个体效应？
- 方法与思路
- 作者以变系数结构方程模型刻画动态异质中介效应；题名指出使用潜因子模型，摘要允许未测时变混杂存在。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法可选择总体层面的显著中介并刻画个体动态效应，提供估计渐近结果、选择一致性和甲基化应用。
- 阅读关注点
- 应核对潜因子如何处理未测时变混杂、动态中介效应的识别条件，以及非稀疏机制下选择一致性所需的限制。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未展开因子结构和因果识别条件，不能理解为可处理任意未测混杂。
原文摘要
Mediation analysis plays a crucial role in causal inference as it can investigate the pathways through which treatment influences outcome. Most existing mediation analysis assumes that mediation effects are static and homogeneous within populations. However, mediation effects usually change over time and exhibit significant heterogeneity among individuals in many real-world applications. Additionally, the mediation mechanism can be complicated and involves non-sparse, making mediator selection particularly challenging. To address these issues, we propose an individualized dynamic mediation analysis method for mediator selection. Our approach can identify the significant mediators at the population level while capturing the time-varying and heterogeneous mediation effects at the individual level via varying-coefficient structural equation models. Another advantage of our method is that we allow the presence of unmeasured time-varying confounders that induce the heterogeneous mediation effects. We provide asymptotic results for the proposed estimator and selection consistency for significant mediators. Extensive simulation studies and an application to a DNA methylation study demonstrate the effectiveness and advantages of our method.