Investigating Sensitivity Analysis for Single Exposure Model with Unmeasured Confounder

Abstract

In observational studies, estimating the causal effect of exposure on the outcome is challenging due to the potential influence of confounding variables. Methods commonly used for causal inference, such as Inverse Probability Weighting (IPW), standardization, and matching, assume that there are no unmeasured confounders. Therefore, when unmeasured confounders are present, various methodologies are employed to perform sensitivity analysis for causal inference. Sensitivity analysis is valuable for evaluating how robust the associations are to unmeasured or uncontrolled potential confounding factors. In this paper, sensitivity analysis is conducted using E-value, Rosenbaum sensitivity analysis, and Monte Carlo sensitivity analysis. First, we employed E-values and Rosenbaum sensitivity analysis to assess the potential presence of unmeasured confounders. The E-value is defined as the minimum strength of association that an unmeasured confounder should have for both the exposure and the outcome to explain the observed association between exposure and outcome after adjusting for measured covariates. Rosenbaum sensitivity analysis evaluates the robustness of matching-based estimates to the potential presence of unmeasured confounders, a key assumption in matching-based analyses. Next, we use Monte Carlo Sensitivity Analysis (MCSA) to infer causal effects. This method involves fitting a probability distribution to bias parameters that model the available information and uncertainty associated with the true value. This method involves repeatedly sampling the bias parameter from the prior distribution and then using the sampled values to compute a bias-corrected estimates of causal effects. These sensitivity analyses contribute to a comprehensive understanding of the robustness of the observed associations in the face of potential unmeasured confounding variables.;관찰 연구에서 관심 있는 결과 변수에 대한 노출 변수의 인과적 효과는 교란 변수를 통제하지 않으면 직접 추정하기 어렵다. 인과관계를 추론할 때 많이 사용하는 IPW, standardization, matching과 같은 방법은 관측되지 않은 교란 변수가 없다고 가정한 후 사용할 수 있는 방법이다. 따라서 관측되지 않은 교란변수가 있을 때 인과관계를 추론하기 위해 다양한 방법론을 사용하여 민감도 분석을 수행한다. 이러한 분석은 측정되거나 통제되지 않은 잠재적 교란 요인에 대한 연관성의 강도를 측정하는 데 도움이 된다. 이 논문에서는 E-value, Rosenbaum bounds, Monte Carlo 민감도 분석을 사용하여 민감도 분석을 수행한다. 먼저, 측정되지 않은 교란 변수의 잠재적 존재 여부를 평가하기 위해 E-value와 Rosenbaum bounds를 사용했다. E-value는 측정된 공변량을 조정한 후 관찰된 노출-결과 사이의 연관성을 완전히 설명하기 위해, 측정되지 않은 교란변수가 노출과 결과를 모두 고려하여 가져야 하는 최소 연관 강도를 나타낸다. Rosenbaum bounds 민감도 분석은 매칭 기반 분석의 핵심 가정인 측정되지 않은 교란 요인의 잠재적 존재에 대한 매칭 기반 추정치의 타당성을 평가한다. 다음으로 몬테카를로 민감도 분석을 사용하여 인과 효과를 추론한다. 이 방법에는 관측 가능한 데이터와 실제 값에 대해 편향 매개변수에 확률 분포를 적용하여 불확실성을 모델링하는 것이 포함된다. 이 방법론에서는 사전 분포에서 편향 매개변수를 반복적으로 샘플링한 다음 이 값을 사용하여 편향이 보정된 인과 효과 추정치를 계산한다. 이러한 민감도 분석은 측정되지 않은 잠재적 교란 변수에 대해 관찰된 인과 관계의 견고함과 신뢰성을 종합적으로 이해하는 데 기여한다.