在注射毒品者网络研究中估计具干扰的 HIV 预防干预因果效应
统计方法学
2022-11-16 v3
摘要
在难以接触人群的网络研究中，于存在干扰情形下评估因果效应颇具挑战。与许多此类人群类似，注射毒品者（PWID）嵌入社交网络，并常对网络中他人施加影响。在我们的设定中，研究设计为观察性，伴以非随机化基于网络的 HIV 预防干预。可获得每位参与者及其连接的信息，这些连接通过注射与性行为传递可能的 HIV 风险。我们考虑两种逆概率加权（IPW）估计量，以量化非随机化干预对后续健康结局的人群水平效应。我们证明这两种 IPW 估计量一致且渐近正态，并推导出渐近方差的闭式估计量，同时允许重叠干扰集（假定可能存在干扰的个体组）。开展模拟研究以评估估计量的有限样本表现。我们分析了 Transmission Reduction Intervention Project 的数据，该项目于 2013 至 2015 年在希腊雅典确定了一个 PWID 及其联系人的网络。我们在该观测网络中评估社区警报对 HIV 风险行为的影响，其中参与者间联系由共同使用物质或无保护性行为定义。研究中分发社区警报，以告知人们观测网络中邻近个体近期 HIV 感染情况。使用任一 IPW 估计量的溢出风险差估计均显示出保护效应。结果表明，当网络中检测到 HIV 风险升高时，暴露于社区警报可缓解 HIV 风险行为。
引用
@article{arxiv.2108.04865,
title = {Estimating Causal Effects of HIV Prevention Interventions with Interference in Network-based Studies among People Who Inject Drugs},
author = {TingFang Lee and Ashley L. Buchanan and Natallia V. Katenka and Laura Forastiere and M. Elizabeth Halloran and Samuel R. Friedman and Georgios Nikolopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.04865},
year = {2022}
}
备注
22 pages, 7 figures