Individualized Dynamic Mediation Analysis Using Latent Factor Models
基于潜在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：摘要明确分析处理影响结局的中介路径及未测混杂下的动态中介效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基于潜在因子模型的个体化动态中介分析
- 研究问题
- 当中介效应随时间变化且存在个体异质性、中介机制又不稀疏时，如何选择重要中介变量并刻画个体动态效应？
- 方法与思路
- 作者结合潜在因子模型与变系数结构方程，进行总体层面的中介选择及个体层面的动态效应估计，并允许特定未测时变混杂存在。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法可识别总体显著中介并捕捉个体时变异质效应，提供估计量的渐近结果与选择一致性，并以模拟及 DNA 甲基化数据展示。
- 阅读关注点
- 应核对未测时变混杂的结构限制、潜在因子的识别与归一化，以及非稀疏机制下显著中介的定义和选择一致性条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要；允许未测混杂的具体条件未说明，不能理解为可处理任意隐藏混杂，亦不能推断后续刊本变化。
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.