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Complete effect decomposition for an arbitrary number of multiple ordered mediators with time-varying confounders: A method for generalized causal multi-mediation analysis

可识别性 路径分析(统计学) 调解 因果推理 混淆 机制(生物学) 路径(计算) 鉴定(生物学) 因果模型 非参数统计 因果分析 计算机科学 计量经济学 数学 统计 生物 认识论 法学 程序设计语言 哲学 植物 政治学
作者
An‐Shun Tai,Sheng‐Hsuan Lin
出处
期刊:Statistical Methods in Medical Research [SAGE Publishing]
卷期号:32 (1): 100-117 被引量:1
标识
DOI:10.1177/09622802221130580
摘要

Causal mediation analysis is advantageous for mechanism investigation. In settings with multiple causally ordered mediators, path-specific effects have been introduced to specify the effects of certain combinations of mediators. However, most path-specific effects are unidentifiable. An interventional analog of path-specific effects is adapted to address the non-identifiability problem. Moreover, previous studies only focused on cases with two or three mediators due to the complexity of the mediation formula in a large number of mediators. In this study, we provide a generalized definition of traditional path-specific effects and interventional path-specific effects with a recursive formula, along with the required assumptions for nonparametric identification. Subsequently, a general approach is developed with an arbitrary number of multiple ordered mediators and with time-varying confounders. All methods and software proposed in this study contribute to comprehensively decomposing a causal effect confirmed by data science and help disentangling causal mechanisms in the presence of complicated causal structures among multiple mediators.
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