资源受限的因果推断：比例代表性干预
统计方法学
2020-03-02 v2 统计理论
统计理论
摘要
研究者常通过考虑所有个体都被分配感兴趣处理的设定来评估处理效应，假设有无限数量的处理单元可用。然而，许多现实生活中的处理供给有限，无法提供给人群中所有个体。例如，肝移植等待名单上的患者无法在达到最高优先级时立即被分配肝移植，因为合适的器官不太可能立即可用。在这些情况下，研究者可能仍对在特定时间有有限数量器官可用的处理策略（即满足资源约束的处理机制）的效应感兴趣。在此，我们描述了一个可用于定义满足资源约束的处理策略因果效应的估计量：针对有限资源的比例代表性干预。我们推导了一类简单的逆概率加权估计量，并应用其中一个估计量来评估限制或扩大“高风险”肝器官用于终末期肝病患者的利用效应。我们的方法旨在有限处理资源设定下评估与政策相关的干预。
引用
@article{arxiv.2002.11846,
title = {Causal inference with limited resources: proportionally-representative interventions},
author = {Aaron L. Sarvet and Kerollos N. Wanis and Jessica Young and Roberto Hernandez-Alejandro and Miguel A. Hernán and Mats J. Stensrud},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11846},
year = {2020}
}