FA-MFMR通过因子增强处理相关纵向暴露，估计随时间变化的因果效应
FA-MFMR是一种因子增强的多变量函数型孟德尔随机化方法，用于估计多个相关纵向暴露随时间变化的因果效应。该方法结合遗传工具变量、暴露轨迹的函数表示与低维因子结构，模拟中较竞争方法具有更低的估计误差和更高效的不确定性量化，尤其适用于高度相关且观测稀疏的纵向暴露。
推荐理由：该方法将纵向暴露的共同时间变化与暴露特异成分分离，为处理高度相关且观测稀疏的多暴露因果估计提供方法参考。
FA-MFMR是一种因子增强的多变量函数型孟德尔随机化方法，用于估计多个相关纵向暴露随时间变化的因果效应。该方法结合遗传工具变量、暴露轨迹的函数表示与低维因子结构，模拟中较竞争方法具有更低的估计误差和更高效的不确定性量化，尤其适用于高度相关且观测稀疏的纵向暴露。
推荐理由：该方法将纵向暴露的共同时间变化与暴露特异成分分离，为处理高度相关且观测稀疏的多暴露因果估计提供方法参考。