允许效应修饰、删失和截断的因果中介分析中未观测混杂的敏感性分析

摘要 因果中介分析用于将暴露对结局的总效应分解为经由中间变量路径的间接效应以及直接效应。为了估计这些效应，需要对暴露、中介变量和结局之间关系的无混杂性做出较强的假设。在特定情况下这些假设往往难以验证，因此中介分析应辅以敏感性分析，以评估假设违背可能带来的影响。在本文中，我们提出了一种敏感性分析方法，不仅适用于既往文献主要关注的未观测到的中介-结局混杂，还适用于涉及暴露的未观测混杂。该研究场景基于参数回归模型对自然直接效应和自然间接效应进行估计。我们展示了二分类和连续型中介变量及结局组合的结果，并将中介-结局混杂的敏感性分析扩展至连续结局变量存在删失或截断的情形。所提出的方法在暴露、中介变量与已观测混杂因素之间存在交互作用时同样表现良好，兼具建模灵活性并可用于探索效应修饰。本方法的性能通过模拟和一个实证示例得到了阐释。