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T. J. VanderWeele, Reader Reaction, Biometrics, Volume 64, Issue 2, June 2008, Page 671, https://doi.org/10.1111/j.1541-0420.2008.01042_4.x
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T. J. VanderWeele 645
Sensitivity Analysis: Distributional Assumptions and Confounding Assumptions
Dans la présentation de diverses méthodes pour évaluer la sensibilité des résultats de la régression à une variable de confusion non mesurée, Lin et al. (1998) utilisent une hypothèse d'indépendance conditionnelle pour en déduire des relations algébriques entre l'effet de la véritable exposition et l'effet de l'exposition apparente dans un modèle réduit qui ne contrôle pas la variable de confusion non mesurée. Néanmoins, Hernán et Robbins (1999) ont noté que si les covariables mesurées et la confusion non mesurée affectent ensemble l'exposition d'intérêt, alors la principale supposition d'indépendance conditionnelle qui est utilisée pour en déduire les relations algébriques ne peut pas se produire. Un résultat particulier de Lin et al. n'est pas reliéà la supposition d'indépendance conditionnelle mais seulement à des suppositions concernant l'additivité. Il peut être montré que cette dernière supposition est satisfaite pour une famille entière de distributions même si les covariables mesurées et la variable de confusion non mesurée affectent ensemble l'exposition d'intérêt. Ces considérations clarifient le contexte approprié dans lequel des techniques d'analyse de sensibilité pertinentes peuvent être appliquées.
