推广和迁移试验中存在试验参与效应的因果推断
统计方法学
2024-07-23 v1 统计理论
统计理论
摘要
试验参与效应是指试验参与对结果的影响，这些影响并非通过治疗分配来实现。大多数关于将随机试验中的因果推断扩展（一般化）或迁移（transportability）到目标人群的工作，明确或隐含地假设试验参与效应不存在，从而允许将试验中所检验的治疗效果证据应用于非实验环境。本文定义了新的因果估计量，并在存在试验参与效应的情况下，给出一般化和可移植性分析的识别结果。我们的ethods允许在治疗分配与试验参与之间不存在因果相互作用的假设下存在试验参与效应。我们表明，在这些假设下，即使存在试验参与效应，试验数据可以与来自目标人群的协变量数据相结合，以识别在目标人群中以常规护理方式实施的平均处理效果（即在实验环境之外）。在这些无相互作用假设下的观察数据功能与以更强识别条件下先前工作中获得的功能相同。因此，我们的结果表明，先前提出的一般化和可移植性估计器具有新的解释；这种解释可能在背景知识表明试验参与效应存在但试验参与与治疗之间相互作用可以忽略的因果结构中进行分析时有用。
引用
@article{arxiv.2407.14703,
title = {Generalizing and transporting causal inferences from randomized trials in the presence of trial engagement effects},
author = {Lawson Ung and Tyler J. VanderWeele and Issa J. Dahabreh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.14703},
year = {2024}
}