Causal mediation analysis with mediator values below an assay limit
中介变量低于检测下限时的因果中介分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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中介变量低于检测下限时的因果中介分析
- 研究问题
- 当生物标志物中介存在低于检测下限的观测时，如何估计暴露的直接与间接效应，并处理测量限制对中介分析的影响？
- 方法与思路
- 作者基于中介公式提出外推、观测似然的数值优化与积分、蒙特卡洛 EM 三种方法，并通过模拟和 HIV 研究数据示范。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些方法可用于自然、可分离及有机直接与间接效应，并与检测下限一半填补法比较；未说明比较结果的具体大小。
- 阅读关注点
- 核对中介公式的识别条件、低于检测下限观测的似然处理、分布设定，以及假想 HIV 治疗间接效应的解释范围。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明完整识别条件、模型误设影响及模拟比较的具体结果。
原文摘要
Causal indirect and direct effects provide an interpretable method for decomposing the total effect of an exposure on an outcome into the effect through a mediator and the effect through all other pathways. When the mediator is a biomarker, values can be subject to an assay lower limit. The mediator is affected by the treatment and is a putative cause of the outcome, so the assay lower limit presents a compounded problem in mediation analysis. We propose three approaches to estimate indirect and direct effects with a mediator subject to an assay limit: 1. extrapolation 2. numerical optimization and integration of the observed likelihood and 3. the Monte Carlo Expectation Maximization (MCEM) algorithm. Since the described methods solely rely on the so-called Mediation Formula, they apply to most approaches to causal mediation analysis: natural, separable, and organic indirect and direct effects. A simulation study compares the estimation approaches to imputing with half the assay limit. Using HIV interruption study data from the AIDS Clinical Trials Group described in [Li et al. 2016, AIDS; Lok \& Bosch 2021, Epidemiology], we illustrate our methods by estimating the organic/pure indirect effect of a hypothetical HIV curative treatment on viral suppression mediated by two HIV persistence measures: cell-associated HIV-RNA (N = 124) and single copy plasma HIV-RNA (N = 96).