Robust Inference for Causal Mediation Analysis of Recurrent Event Data
重复事件数据因果中介分析的稳健推断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：摘要明确研究反事实直接效应、间接效应及其识别和稳健估计，核心是因果中介推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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重复事件数据因果中介分析的稳健推断
- 研究问题
- 研究如何在同一个体可能反复发生结局事件时，区分治疗的直接效应和经中介变量传递的间接效应，并开展稳健估计。
- 方法与思路
- 作者在反事实框架下定义直接与间接效应，给出识别表达式，并构造对模型误设具有三重稳健性的半参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法将因果中介分析扩展至重复事件结局，并以两种糖尿病药物对心血管事件复发及肾功能中介作用的应用展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对效应定义、重复事件的时间结构、识别所需假设，以及三重稳健性具体允许哪些模型组合正确、如何处理删失。
- 阅读边界
- 所据版本为 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明识别假设、三重稳健性的精确条件或应用效应数值。
原文摘要
Recurrent events, including cardiovascular events, are commonly observed in biomedical studies. Researchers must understand the effects of various treatments on recurrent events and investigate the underlying mediation mechanisms by which treatments may reduce the frequency of recurrent events are crucial. Although causal inference methods for recurrent event data have been proposed, they cannot be used to assess mediation. This study proposed a novel methodology of causal mediation analysis that accommodates recurrent outcomes of interest in a given individual. A formal definition of causal estimands (direct and indirect effects) within a counterfactual framework is given, empirical expressions for these effects are identified. To estimate these effects, a semiparametric estimator with triple robustness against model misspecification was developed. The proposed methodology was demonstrated in a real-world application. The method was applied to measure the effects of two diabetes drugs on the recurrence of cardiovascular disease and to examine the mediating role of kidney function in this process.