Die kausale Mediationsanalyse untersucht kausale Pfade, die Expositionen mit verbinden
Krankheit. Die Abschätzung interventioneller Effekte, die Mediation sind
Schätzungen, die bestimmte Identifizierbarkeitsprobleme natürlicher Wirkungen überwinden,
wurde durch kausale maschinelle Lernmethoden weiterentwickelt, besonders für
hochdimensionale Mediatoren. Kürzlich, Es wurde ein interventioneller Eingriff vorgeschlagen
Effekte können in jeder Studie durch Zuordnung zu einer Zielversuchsbewertung definiert werden
spezifische hypothetische Mediatorinterventionen. Dies sorgt für eine ansprechende
Rahmen, um reale Forschungsfragen zum Ausmaß direkt zu beantworten
welche solchen Eingriffe ein erhöhtes Krankheitsrisiko in der Bevölkerung abmildern könnten
ausgesetzt. Jedoch, vorhandene Schätzer für interventionelle Effekte werden auf a abgebildet
Zielversuche basieren auf einfach robusten parametrischen Ansätzen, Begrenzung ihrer
Anwendbarkeit in hochdimensionalen Umgebungen. Aufbauend auf den jüngsten Entwicklungen
im kausalen maschinellen Lernen für interventionelle Effekte, Wir schließen diese Lücke, indem wir
Entwicklung kausaler Schätzer für maschinelles Lernen für drei interventionelle Effekte
Schätzungen, definiert durch gezielte Studien zur Bewertung hypothetischer Interventionen
Dies führt zu deutlichen Verschiebungen der gemeinsamen Mediatorverteilungen. Diese Schätzungen sind
motiviert durch eine Fallstudie im Rahmen der Längsschnittstudie australischer Kinder,
zur Veranschaulichung verwendet, Dabei wurde beurteilt, wie stark entzündlich eingegriffen wird
Belastung und andere nicht-entzündliche nachteilige metabolische Marker könnten abmildern
die nachteilige kausale Auswirkung von Übergewicht oder Fettleibigkeit auf Bluthochdruck
Jugend. Wir entwickeln einstufige und (teilweise) gezielt minimalverlustbasiert
Schätzer basierend auf effizienten Einflussfunktionen dieser Schätzer,
Dies zeigt, dass sie root-n-konsistent sind, effizient, und robust unter multiplizieren
bestimmte Bedingungen.
Dieser Artikel untersucht Zeitreisen und deren Auswirkungen.
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