因死亡导致结果截断的因果效应的识别与估计

在医学研究中，感兴趣的结果被死亡截断是常见现象，即受试者在结果能够被测量之前已经死亡。在这种情况下，仅限于幸存者的分析可能会受到选择偏差的影响。因此，估计幸存者平均因果效应是有意义的，其定义为在任一暴露下均会存活的受试者子组中的平均因果效应。本文我们考虑幸存者平均因果效应的识别与估计问题。我们提议使用替代变量来取代始终幸存者组中潜在的成员身份。替代变量所需的识别条件在概念上类似于条件工具变量的条件，并且可应用于随机化和观察性研究。我们表明，利用这样的替代变量，幸存者平均因果效应是可识别的，并提出了新的模型参数化方法，以在我们的识别假设下估计幸存者平均因果效应。我们的方法通过模拟研究和数据分析进行了说明。