G计算与双稳健标准化用于连续时间数据:与逆概率加权的比较
统计方法学
2024-11-15 v3
摘要
在事件发生时间设定中,g计算与双稳健估计量基于离散时间数据。然而,许多生物过程随时间连续演化。本文将g计算与双稳健标准化过程扩展到连续时间背景。我们通过模拟研究,将其性能与著名的逆概率加权(IPW)估计量在危险比与受限平均生存时间差的估计上进行比较。在模型设定正确下,所有方法均无偏,但g计算与双稳健标准化比逆概率加权更高效。我们还分析了两个真实世界数据集以说明这些方法的实际实现。我们已更新R包RISCA以促进这些方法的使用与传播。
引用
@article{arxiv.2006.16859,
title = {G-computation and doubly robust standardisation for continuous-time data: a comparison with inverse probability weighting},
author = {A. Chatton and F. Le Borgne and C. Leyrat and Y. Foucher},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.16859},
year = {2024}
}
备注
Accepted for publication in Statistical Methods in Medical Research, 16 pages, including 4 figures and 2 tables