交叉滞后路径分析在变量因果时序关系研究中的应用

目的 介绍交叉滞后路径分析原理及其在变量间因果时序关系研究中的应用.方法 交叉滞后路径分析模型基于交叉滞后面板设计,估计的路径系数具有明确的时间顺序关系,满足因果推断中"因在前果在后"的时序性要求.利用健康随访数据构建体重指数(BMI)与血尿酸(UA)的交叉滞后路径分析模型,探索BMI和UA的因果时序关系.结果 调整混杂因素后,基线BMI到随访时UA的路径系数(ρ2 =0.060,P ＜0.001)明显大于基线UA到随访时BMI的路径系数(Pρ1 =-0.009,P =0.056),且两系数间的差异具有统计学意义(ρ2 ＞P1,P＜0.001).在时间顺序上BMI增加先于UA升高发生.结论 BMI增加可能是高尿酸血症的原因,交叉滞后路径分析模型可以有效的识别变量间的因果时序关系.