传染病群随机试验中意向治疗效应与网络效应的假设简约分析
统计方法学
2021-09-23 v4
摘要
群随机试验（CRTs）是研究传染病环境中干预效果的一种流行设计。然而，CRTs 的标准分析主要依赖强参数方法，通常使用混合效应模型来解释聚类结构，并侧重于评估有效性的总体意向治疗（ITT）效应。本文提出了两种假设简约方法，用于分析 CRTs 中两类效应：已知依从组中的 ITT 效应和网络效应。对于 ITT 效应，我们研究观测协变量上的总体和异质 ITT 效应，其中我们不施加参数模型或对群大小施加渐近限制。对于依从组间的网络效应，我们提出了一种基于新界的方法，该方法利用预处理协变量、分类算法和线性规划来获得紧界。我们方法的一个关键特征是，随着分类算法的改进，这些界可以变窄，并且该方法也可能对带有工具变量的部分识别研究有用。最后，我们通过重新分析一项研究口罩和洗手液对 2008 年香港大流行间期流感传播影响的 CRT 来作结。
引用
@article{arxiv.2012.13885,
title = {Assumption-Lean Analysis of Cluster Randomized Trials in Infectious Diseases for Intent-to-Treat Effects and Network Effects},
author = {Chan Park and Hyunseung Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.13885},
year = {2021}
}