[論文レビュー] Robust and flexible estimation of data-dependent stochastic mediation effects: a proposed method and example in a randomized trial setting

Kara E. Rudolph, Oleg Sofrygin+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 27, 2017

Advanced Causal Inference Techniques被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、曝露が中間的交絡要因に影響を及ぼす場合に、中間的交絡要因とアウトカムの間の未測定交絡要因がないという強い仮定を緩和する、データ依存的確率的媒介効果を推定する二重ロバストで、半パラメトリックなターゲット最小損失ベース推定量を提案する。曝露に影響を受ける中間的交絡要因を時変的要因として扱い、中間変数に対する確率的介入を用いることで、標準的な仮定が満たされない場合でも、自然直接効果および間接効果の有効な推定が可能となる。これは、移住支援計画試験への応用で、思春期のマリファナ使用における媒介の証拠が得られなかったことからも明らかである。

ABSTRACT

Causal mediation analysis can improve understanding of the mechanisms underlying epidemiologic associations. However, the utility of natural direct and indirect effect estimation has been limited by the assumption of no confounder of the mediator-outcome relationship that is affected by prior exposure---an assumption frequently violated in practice. We build on recent work that identified alternative estimands that do not require this assumption and propose a flexible and double robust semiparametric targeted minimum loss-based estimator for data-dependent stochastic direct and indirect effects. The proposed method treats the intermediate confounder affected by prior exposure as a time-varying confounder and intervenes stochastically on the mediator using a distribution which conditions on baseline covariates and marginalizes over the intermediate confounder. In addition, we assume the stochastic intervention is given, conditional on observed data, which results in a simpler estimator and weaker identification assumptions. We demonstrate the estimator's finite sample and robustness properties in a simple simulation study. We apply the method to an example from the Moving to Opportunity experiment. In this application, randomization to receive a housing voucher is the treatment/instrument that influenced moving to a low-poverty neighborhood, which is the intermediate confounder. We estimate the data-dependent stochastic direct effect of randomization to the voucher group on adolescent marijuana use not mediated by change in school district and the stochastic indirect effect mediated by change in school district. We find no evidence of mediation. Our estimator is easy to implement in standard statistical software, and we provide annotated R code to further lower implementation barriers.

研究の動機と目的

• 曝露によって影響を受ける中間的交絡要因とアウトカムの間の未測定交絡がないという現実的でない仮定に依存する標準的因果的媒介分析の限界を克服すること。
• この仮定が破綻している場合でも、自然直接効果および間接効果を有効に推定できる手法を開発すること、特に時変的中間的交絡要因を伴う状況を想定すること。
• ベースライン共変量を条件とした中間的交絡要因を平均化し、中間変数に対する確率的介入を用いる、柔軟で二重ロバストな推定量を提案すること。
• シミュレーションを通じて推定量の有限標本性能とロバスト性を検証し、Moving to Opportunity無作為化試験の実世界データに適用すること。
• 広範な疫学的および社会科学的研究への導入を促進するために、一般的な統計ソフトウェアで利用可能なアノテート済みRコードを提供して、実装の障壁を低減すること。

提案手法

• 中間的交絡要因（過去の曝露に影響を受ける）を中間変数とアウトカムの関係における時変的交絡要因として扱う。
• 中間変数に対する確率的介入を採用し、介入分布をベースライン共変量に条件づけ、中間的交絡要因を平均化する。
• ターゲット最小損失ベース推定（TMLE）に基づく推定量であり、弱い識別仮定の下で二重ロバスト性と漸近的効率性を保証する。
• 観察データが与えられたもとで確率的介入が既知であると仮定することで、識別と推定のプロセスが簡素化される。
• パラメトリックモデルの正しさを要しない柔軟な半パラメトリック推定を用いて、アウトカム、中間変数、中間的交絡要因の分布をモデル化する。
• アウトカムモデルまたは中間変数／中間的交絡要因モデルのいずれかが正しく指定されていれば、推定量が一貫性を保つようにすることで二重ロバスト性を達成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 曝露に影響を受ける中間的交絡要因が存在する状況でも、標準的な交絡なし仮定を必要とせずに、自然直接効果および間接効果を推定できるか？
• RQ2 中間変数に対する確率的介入をどのように用いることで、中間的交絡にロバストなデータ依存的因果効果を定義・推定できるか？
• RQ3 モデル誤指定の下で、提案された推定量の有限標本性能とロバスト性はどの程度か？
• RQ4 Moving to Opportunity実験における住宅手当の無作為割り当てが、学校区変更を介して思春期のマリファナ使用に媒介効果を及ぼすか？
• RQ5 提案された手法は、技術的障壁を最小限に抑えて、標準的な統計ソフトウェアで効率的に実装可能か？

主な発見

• シミュレーション研究において、提案された推定量は良好な有限標本性能を示し、モデル誤指定に対してもロバストであることが確認された。
• Moving to Opportunityへの応用において、学校区の変更を通じた思春期のマリファナ使用への媒介効果に、統計的に有意な証拠は得られなかった。
• 標準的な媒介分析の仮定が満たされない状況下でも、本手法は現実的な仮定のもとでデータ依存的確率的直接効果および間接効果を適切に推定できた。
• 推定量は計算的に実行可能であり、提供されたアノテート済みRコードにより、標準的な統計ソフトウェアで容易に実装可能であることが示された。
• 曝露に影響を受ける交絡要因を時変的交絡要因として扱い、確率的介入における平均化を用いることで、識別仮定を緩和した。
• 未測定交絡が中間変数とアウトカムの関係に生じる可能性がある状況では、本手法が従来の媒介分析の実用的代替手段を提供する。