粗结构嵌套均值模型的最优估计及其在 HIV 感染者启动 ART 中的应用
统计理论
2021-06-25 v1 统计方法学
统计理论
摘要
粗结构嵌套均值模型用于从纵向观测数据估计治疗效应。粗结构嵌套均值模型导出了一大类的估计量。结果表明，该类估计量内部的估计值与标准误可能存在显著差异。我们证明，在附加假设下，粗结构嵌套均值模型类中存在显式的最优估计量解。此外，我们表明即使附加假设不成立，该最优估计量也是双重稳健的：它不仅在治疗启动模型正确时是一致的且渐近正态的，在某一结果回归模型正确时同样如此。我们在一项模拟研究中将该最优估计量与粗结构嵌套均值模型类中的一些朴素选择进行比较。进一步地，我们应用最优与朴素估计量，研究近期感染的 HIV 感染者中，一年抗逆转录病毒治疗（ART）所带来的 CD4 计数增加如何依赖于 HIV 感染与 ART 启动之间的时间间隔。在模拟研究和应用中，使用最优估计量均带来了精度的显著提升。
引用
@article{arxiv.2106.12677,
title = {Optimal estimation of coarse structural nested mean models with application to initiating ART in HIV infected patients},
author = {Judith J. Lok and Department of Mathematics and Statistics and Boston University},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.12677},
year = {2021}
}