Análisis de mediación en epidemiología: métodos, interpretación y sesgo

En estudios epidemiológicos, a menudo es necesario desentrañar las vías que conectan una exposición con un resultado. Típicamente, el objetivo es identificar el efecto total de la exposición sobre el resultado, el efecto de la exposición que actúa a través de un conjunto dado de mediadores de interés (efecto indirecto) y el efecto de la exposición no explicado por esos mismos mediadores (efecto directo). El enfoque tradicional del análisis de mediación se basa en ajustar el mediador en modelos de regresión estándar para estimar el efecto directo. Sin embargo, varios artículos metodológicos han demostrado que bajo una serie de circunstancias, este enfoque tradicional puede producir conclusiones erróneas. A través de una mejor comprensión de la estructura causal de las variables involucradas en el análisis, con una definición formal de efectos directos e indirectos en un marco contrafactual, se han introducido métodos analíticos alternativos para mejorar la validez y la interpretación del análisis de mediación. En este artículo, revisamos y discutimos el impacto de las tres principales fuentes de sesgo potencial en el enfoque tradicional de los análisis de mediación: (i) confusión mediador-resultado; (ii) interacción exposición-mediador y (iii) confusión mediador-resultado afectada por la exposición. Proporcionamos ejemplos y discutimos el impacto que estas fuentes tienen en términos de sesgo.