面向连续时间 recurrent 事件的非参数高效因果估计方法
统计方法学
2025-04-14 v4
摘要
涉及结果、竞争风险和在连续时间内发生和重复出现的纵向设置在医学研究中常见，但常被分析时使用不允许考虑后基线信息的方法。在本工作中，我们通过在连续时间计数过程模型框架下对观察数据分布的乘积积分直接进行干预，定义统计和因果目标参数。对于 recurrent 事件设置，我们的目标参数在干预机制或后基线治疗决策依赖于后基线协变量（如 recurrent 事件过程）的情形下也能识别预期 recurrent 事件数量。我们提出一种灵活的估计程序，基于定向最大似然估计结合高度自适应套索估计，为所考虑目标参数提供一种新的double robust和非参数推断方法。我们在模拟研究中展示了这些方法。
引用
@article{arxiv.2404.01736,
title = {Nonparametric efficient causal estimation of the intervention-specific expected number of recurrent events with continuous-time targeted maximum likelihood and highly adaptive lasso estimation},
author = {Helene C. W. Rytgaard and Mark J. van der Laan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01736},
year = {2025}
}