核心概念
本文提出了一種新的方法,用於評估橫斷面逐步楔形集群隨機試驗 (SW-CRTs) 中的因果中介效應,並針對不同類型的中介變數和結果變數,推導了自然間接效應和中介比例的估計量。
摘要
文獻資訊
Cao, Z., & Li, F. (2024). Assessing mediation in cross-sectional stepped wedge cluster randomized trials. arXiv, [stat.ME]. https://arxiv.org/abs/2410.15596v1
研究目標
本研究旨在開發新的統計方法,用於評估橫斷面逐步楔形集群隨機試驗 (SW-CRTs) 中的因果中介效應。
方法
- 本研究基於線性和廣義線性混合模型,推導了在具有連續和二元中介變數和結果變數的典型 SW-CRTs 中估計自然間接效應 (NIE) 和中介比例 (MP) 的方法。
- 針對暴露時間治療效果異質性的新興挑戰,本研究推導了當總體效果隨暴露時間變化時,SW-CRTs 中的中介效應表達式。
- 本研究採用集群刀切法對所有數據類型和治療效果結構進行推論。
- 本研究進行了廣泛的模擬,以評估所提出的中介效應估計量的有限樣本性能,並在真實數據示例中證明了所提出的方法。
- 本研究開發了一個用戶友好的 R 包 mediateSWCRT,以促進估計量的實際應用。
主要發現
- 模擬研究結果顯示,所提出的中介效應估計量在不同的數據類型和樣本量下均表現出良好的性能。
- 真實數據分析結果表明,所提出的方法能夠有效地評估 SW-CRTs 中的中介效應。
主要結論
本研究提出的方法為評估 SW-CRTs 中的中介效應提供了一個系統的框架。這些方法可以幫助研究人員更好地理解干預措施的作用機制,並優化干預措施的實施策略。
研究意義
本研究為 SW-CRTs 中的中介效應分析提供了新的見解,並為該領域的未來研究提供了方向。
局限性和未來研究方向
- 本研究主要關注橫斷面 SW-CRTs,未來研究可以將這些方法擴展到縱向 SW-CRTs。
- 本研究假設治療效果是瞬時的和持續的,未來研究可以考慮更複雜的治療效果結構。