生存分析中的时依中介变量：基于加性风险模型的直接与间接效应建模
统计方法学
2021-02-09 v2
摘要
我们讨论了针对生存数据的因果中介分析，并提出了一种基于加性风险模型的新方法。重点在于动态视角，即理解直接与间接效应如何随时间发展。因此，重要的是我们允许时变中介变量的存在。为了在这种纵向生存设定中定义直接与间接效应，我们采用一种干预式方法（Didelez (2018)），将处理分解为影响中介变量的一个方面与影响生存的另一个方面。一般而言，这导出了非参数 g-公式（Robins (1986)）的一个版本。在本文中，我们证明将 g-公式与加性风险模型以及针对中介变量过程的序贯线性模型相结合，可得到以相对生存与累积风险表示的直接与间接效应的简洁且可解释的 expression。我们的结果推广并形式化了动态路径分析方法（Fosen 等 (2006)、Strohmaier 等 (2015)）。给出了一个基于降血压药物临床试验数据的应用。
引用
@article{arxiv.2011.13415,
title = {Time-dependent mediators in survival analysis: Modelling direct and indirect effects with the additive hazards model},
author = {Odd O. Aalen and Mats J. Stensrud and Vanessa Didelez and Rhian Daniel and Kjetil Røysland and Susanne Strohmaier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.13415},
year = {2021}
}