贝叶斯核机器回归-因果中介分析

更深入理解环境混合物发挥作用的通路对于设计有效干预措施十分重要。我们提出新方法，用于估计复杂混合物暴露通过中介变量对结局的自然直接效应、自然间接效应以及控制直接效应。我们采用贝叶斯核机器回归（BKMR）以允许以下三方面的所有可能交互与非线性效应：(1) 共同暴露对中介变量的影响，(2) 共同暴露与中介变量对结局的影响，(3) 选定协变量对中介变量和/或结局的影响。从中介变量与结局的后验预测分布，我们模拟反事实以获得中介效应的后验样本、估计值与可信区间。我们的模拟研究表明，当暴露-中介与暴露-中介-结局关系复杂时，BKMR——因果中介分析优于当前中介方法。我们将该方法应用于孟加拉国一项前瞻性出生队列，量化出生身长作为宫内共同暴露于砷、锰和铅与儿童神经发育得分之间中介的贡献。在较年幼儿童中，我们发现金属混合物与神经发育之间存在负向（有害）关联。我们还发现证据表明，出生身长中介了金属混合物暴露对较年幼儿童神经发育的影响。若将出生身长固定为其第 $75^{th}$ 百分位数值，金属混合物对神经发育的有害效应被削弱，表明有助于增加胎儿生长从而增大出生身长的营养干预，可能阻断金属混合物对神经发育的有害效应。