多状态模型下的因果推断——人群归因分数的估计目标与估计量
统计方法学
2019-08-22 v1
摘要
人群归因分数(PAF)是一种流行的流行病学指标,用于衡量人群中某种有害暴露的负担。它常被因果地解释为在消除暴露后可预防病例的比例。最初,PAF被定义为具有基线暴露的定长队列研究或横断面研究中的指标。将其定义推广到复杂的事件时间数据并不简单。我们修订了文献中提出的方案,并为这些数据情形提供了清晰的PAF概念。这一概念化通过对估计目标与估计量以及因果效应测度与关联测度的恰当区分来实现。
引用
@article{arxiv.1903.10315,
title = {Causal inference with multi-state models - estimands and estimators of the population-attributable fraction},
author = {Maja von Cube and Martin Schumacher and Martin Wolkewitz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10315},
year = {2019}
}
备注
A revised version of this manuscript has been submitted to a journal on March 8 2019