[論文レビュー] Mediation Analysis Without Sequential Ignorability: Using Baseline Covariates Interacted with Random Assignment as Instrumental Variables

Dylan S. Small|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2011

Advanced Causal Inference Techniques参考文献 9被引用数 29

ひとこと要約

この論文は、ランダム化試験における媒介分析のための道具用変数（IV）手法を拡張し、処置効果の非均一性を許容するとともに、除外制限仮定の違反に対する感受性分析を開発した。ベースライン共変量と割り当ての交互作用を道具用変数として用いることで、逐次的無関係性を要件としない直接効果および間接効果の推定が可能となり、媒介変数とアウトカムの関係における測定不能な交絡要因に対しても頑健な推論が可能となる。

ABSTRACT

In randomized trials, researchers are often interested in mediation analysis to understand how a treatment works, in particular how much of a treatment's effect is mediated by an intermediated variable and how much the treatment directly affects the outcome not through the mediator. The standard regression approach to mediation analysis assumes sequential ignorability of the mediator, that is that the mediator is effectively randomly assigned given baseline covariates and the randomized treatment. Since the experiment does not randomize the mediator, sequential ignorability is often not plausible. Ten Have et al. (2007, Biometrics), Dunn and Bentall (2007, Statistics in Medicine) and Albert (2008, Statistics in Medicine) presented methods that use baseline covariates interacted with random assignment as instrumental variables, and do not require sequential ignorability. We make two contributions to this approach. First, in previous work on the instrumental variable approach, it has been assumed that the direct effect of treatment and the effect of the mediator are constant across subjects; we allow for variation in effects across subjects and show what assumptions are needed to obtain consistent estimates for this setting. Second, we develop a method of sensitivity analysis for violations of the key assumption that the direct effect of the treatment and the effect of the mediator do not depend on the baseline covariates.

研究の動機と目的

• 標準的な媒介分析が、処置と潜在的アウトカムがベースライン共変量と処置の下で条件付き独立であるという現実的でない逐次的無関係性仮定に依存しているという限界を是正すること。
• 被験者間で処置効果が一定であるという仮定を緩和し、IVフレームワーク内で非均一な直接効果および媒介効果を許容すること。
• 処置の直接効果または媒介効果がベースライン共変量に依存する場合に生じる除外制限仮定の違反に対する形式的な感受性分析を開発すること。
• 実世界のランダム化試験において、道具用変数の除外制限仮定の妥当性に対する妥当な違反に対する媒介推定の頑健性を評価する実用的手法を提供すること。

提案手法

• ベースライン共変量と割り当ての交互作用を媒介変数の道具用変数（IV）として用い、ランダム化の性質を活かしてIVの除外制限仮定を満たす。
• 構造方程式モデルにおいて2段階最小二乗法（2SLS）推定を適用し、IV仮定の下で直接効果および間接効果を同定する。
• 順序を保つモデルのg-推定に依存して因果効果を推定し、被験者間での非均一な処置効果を許容する拡張を施す。
• ベースライン共変量（過去またはベースラインの抗うつ薬使用など）に応じて直接効果および媒介効果がどの程度変化するかを定量化する感受性パラメータτRおよびτMを導入する。
• シミュレーションベースのアプローチを用いて、感受性パラメータのさまざまな値の下での点推定および信頼区間を計算する。
• τRおよびτMを妥当な範囲で変化させ、それらが推定された直接効果および間接効果に与える影響を評価することで、形式的な感受性分析を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 処置効果が個々の被験者間で変動する状況、すなわち一定効果を仮定しない場合に、媒介分析のための道具用変数手法をどのように拡張できるか。
• RQ2 処置効果が非均一であり、ベースライン共変量が道具用変数として使用される場合、直接効果および間接効果の一貫した推定に必要な仮定は何か。
• RQ3 直接効果または媒介効果がベースライン共変量に依存する場合、除外制限仮定の違反に対する推定された直接効果および間接効果はどの程度感受性を示すか。
• RQ4 過去またはベースラインの抗うつ薬使用による効果修飾といった、除外制限仮定の妥当な違反がPROSPECT研究における媒介に関する推論にどの程度影響を及ぼすか。
• RQ5 逐次的無関係性が成立しない状況で、測定不能な交絡要因に対する媒介分析の結果の頑健性を研究者がどのように定量化できるか。

主な発見

• PROSPECT研究における介入の直接効果は、感受性パラメータの値によって-3.63から0.94の間で変動し、除外制限仮定の妥当な違反に対する著しい不確実性を示している。
• 推定された媒介効果（抗うつ薬使用）は、ベースライン共変量による効果修飾の仮定に応じて-2.87から5.33の広範な範囲にわたって変動した。
• 処置の直接効果または媒介効果が過去の抗うつ薬使用やベースライン使用に応じて変化させた場合、直接効果および間接効果の点推定値は顕著に変化し、感受性分析の重要性が浮き彫りになった。
• 感受性分析の結果、特に効果修飾が存在する場合、直接効果および媒介効果に関する推論は除外制限仮定の違反に対してかなり感受性であることが明らかになった。
• 本手法は、さまざまな仮定の下で直接効果および間接効果の妥当な範囲を特定でき、研究者が測定不能な交絡要因に対する結論の頑健性を評価できるようにした。