要旨 クラスター無作為化試験（CRT）では、クラスターレベルの治療が中間結果を介して結果に影響を与える因果メカニズムを探ることに関心が高まっています。既存の因果媒介法の大多数は独立データに適用可能であり、CRTにおける因果媒介の評価を考慮した例はごくわずかで、いずれもパラメトリック仮定に大きく依存しています。本稿では、自然な間接効果、個人の媒介効果、スピルオーバー媒介効果（他者の媒介者によって結果が影響を受ける程度）という異なる媒介効果の推定値に対処するための新しいダブリーロバスト法を動機づけるための正式な半パラメトリック効率理論を開発します。各推定値に対して効率的影響関数（EIF）を導出し、実用的な推定量を動機づけるために各EIFを慎重にパラメータ化します。パラメトリックな作業モデルとデータ適応型機械学習技術の両方を考慮して劣悪関数を推定し、後者の場合には半パラメトリック効率的推定量を取得します。シミュレーション研究を実施し、新しい推定量の有限サンプル性能を示し、実世界のCRTを再解析することで提案手法を具体化します。
Chengら（火）はこの問題を研究した。