完整因果中介检验及其应用

完整中介检验（CMT）是因果中介分析的一种专用方法，用于评估独立变量A是否仅通过中介变量M影响结果变量Y，而不存在直接效应。CMT的应用场景之一是偶然随机化（MR）研究，可用于检验非侧向性，即检验基因变异是否仅通过其对目标暴露变量的效应来影响疾病结果。传统上，CMT依赖两个显著性基准和一个带有未严格评估的比例基准阈值。本文探讨了传统CMT的理论属性，提出使用标准化中介比例绝对值（SAPM）作为CMT的检验准则。我们通过模拟系统评估了各种CMT准则的性能，并在MR研究语境中展示其实际效用。结果表明，SAPM性能最佳。我们还提出根据中介变量和结果变量是否为连续型或二元型，采用不同的最优阈值。SAPM配合适当阈值可确保间接通路在统计上显著地解释暴露对结果的效应，从而强化完全中介的论证。