基于非参数方法的连续处理对生存结果影响评估

在随机试验和观察性研究中，常需评估干预对以时间为单位的结局（因右删失只能部分观测）的影响。例如，在传染病研究中，常需描述感染某种病原体风险与先前通过感染或疫苗诱导针对该病原体免疫反应的生物标志物之间的关系。常在因果框架下进行推断，即希望对给定暴露水平下，通过给定时间点的生存概率进行推断。为判断是否存在因果效应，可检验该量是否随暴露水平而异。近期研究表明，在典型因果假设下，可识别生存分布的摘要量。此外，当处理为多层次时，这些摘要量也在非参数概率模型中是路径可微的，从而可构建无偏且近正态的估计量。在处理为连续变量时，目标估计量不再是路径可微的，导致在无强参数假设下构建良好估计量困难。本文超越传统多层次干预设置，发展针对连续暴露的非参数推断方法。我们提出方法检验在给定时间点处的生存概率是否在连续暴露范围内保持恒定。通过数值研究评估我们的方法性能，并应用于最新HIV单克隆抗体疗效试验的数据。