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    Title: 邊際充分成份原因模型下辨識與估計拮抗機制
    Other Titles: Identifying and Estimating the Antagonism with Marginal Sufficient Component Cause Model
    Authors: 周孟穎
    Keywords: 邊際充分成份原因模型;充分成份原因模型;反事實結果;因子有預防效果;單調遞增假設
    Date: 2020-05
    Issue Date: 2021-03-25 12:11:48 (UTC+8)
    Abstract: 充分成份原因是因果推論領域用來探討發生結果的可能原因的方法。在流行病學上為了減少疾病的發生,需要考慮造成疾病的可能原因。而充分成份原因適合用來描述這些原因與風險因子之間的作用機制。許多研究文獻由充分成份原因的架構下,提出方法來檢定兩個因子的交互作用。並且也有學者把充分成份原因和反事實結果結合,在經驗法則之下來估計各種機制的大小。然而現有的估計方法建立在因子對結果有沒有預防效果或是單調遞增的條件的假設,在此假設之下,估計的機制只可以一併估計協同作用與促效作用,或是由對二元變數重新編碼來估計拮抗作用。同樣的在檢定交互作用的方法,協同作用與拮抗作用無法同時被檢定。當拮抗作用與協同作用同時存在時,需要其它方法來一起估計與檢定。因此單調遞增假設下,無法由現有的方法中把拮抗機制從協同與促效機制辨識出來。
    本研究經由去除單調遞增假設來延伸邊際充分成份原因模型,考慮因子對結果的影響有預防效果的可能,推論可以產生的邊際機制。本研究方法可以對邊際拮抗機制、邊際促效機制、邊際協同機制三種交互作用存在的情況下,辨識出拮抗機制,也同時估計與檢定三種機制。在考慮以上機制交互作用可能的七種組合情況,模擬分析的結果顯示誤差相當小,覆蓋率信賴區間的覆蓋率接近95%。此結果顯示如果資料的結構和mSCC模型的設定相同,本研究方法可以用來作為估計與檢定以上三種機制交互作用。於資料分析部分我們採用台灣世代研究的肝癌資料。考慮兩個因子的拮抗、促效與偕同機制存在的情況下使用mSCC模型來分析,結果顯示拮抗交互作用的檢定結果顯著,也就是說在HCV抑制HBV的機制然後導致肝癌發生可以經由mSCC模型來說明。
    Appears in Collections:[Graduate Institute & Department of Mathematics] Monograph

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