Анализ медиации с категориальным результатом

Question

Я хочу провести анализ медиации, чтобы увидеть влияние воздействия загрязнителя (непрерывного) на типы C ancer (категориального с 4 уровнями типов рака) с помощью биомаркера B lood в качестве медиатора (непрерывного). Таким образом, схема посредничества будет выглядеть примерно так:

E -> B -> C

Для переменной-посредника я запускаю анализ линейной регрессии:

med.fit <- lm(blood_biomarker~exposure+age+sex, data=demographics)

но когда дело доходит до исходной переменной, я прочитал из документов, что единственным подходящим анализом является полиномиальный регрессионный анализ, такой как:

out.fit <- multinom(cancer_type~blood_biomarker+exposure+age+sex, data=demographics)

с другой стороны, функция- посредник не будет работать с объектом класса multinom в качестве входных данных.

#this doesn't work
med.out<-mediate(med.fit,out.fit, treat="exposure", mediator="blood_biomarker")

Все вышеперечисленные модели упрощены для моего примера. есть больше нарушителей, чем возраст и пол

Я новичок в анализе медиации, и я думаю, что моя проблема больше связана с методом регрессии, чем с самим кодом. Есть ли способ сделать тот же анализ, используя glm() или lm() (или любой другой, который производит объект, распознаваемый из функции-посредника) для данных такого типа?

Заранее спасибо.

Answer 1

Ваша проблема может быть в том, что экспозиция представляет собой непрерывные данные. Попробуйте пакет medflex для непрерывной экспозиции (версия 4.2).

Steen J, Loeys T, Moerkerke B, Vansteelandt S. 2017. medflex: пакет R для гибкого анализа медиации с использованием моделей естественных эффектов. J. Stat. Softw. 76.

Тем не менее, я не уверен, что посредник может быть непрерывным, это также может быть проблемой для анализа.