基于匹配设计的受限平均生存时间因果效应估计
统计方法学
2026-05-08 v1
摘要
在大型观察性研究中，常用于减少协变量测量成本的病例-队列设计。对于生存结果，文献建议将受限平均生存时间（RMST）作为更合适的边际因果效应度量标准。本文我们发展了在分层病例-队列设计下估计 RMST 差异的边际因果效应方法。我们通过一种创新的模板匹配设计来调整已测量的混淆因子。与常规匹配设计相比，模板匹配允许被暴露组和未暴露组样本量更灵活。我们建立了所提出因果效应估计器的渐近性质，并开发了 bootstrap 方法来估计其方差。通过进行全面的模拟研究，我们评估了所提出估计器的有限样本性能，展示了模板匹配优于常规匹配的优势，并比较了基于倾向得分的匹配与基于协变量的匹配。最后，我们将所提出方法应用于动脉粥样硬化风险社区（ARIC）研究，以估计血清 hs-CRP 水平对冠心病无风险生存的边际因果效应。
引用
@article{arxiv.2605.05399,
title = {Causal Effect Estimation on Restricted Mean Survival Time in Case-Cohort Studies via a Matching Design},
author = {Andy Ni and Wei-En Lu and Bo Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05399},
year = {2026}
}