用于因果推断的广结局纵向设计：实证研究的新模板
统计方法学
2018-10-25 v1
摘要
在本文中，我们提出一种用于评估因果效应的实证研究新模板：广结局纵向设计。该方法是对通常利用混杂控制评估处理或暴露因果效应做法的扩展，但现扩展至众多结局。我们讨论了此类广结局研究的时间与混杂控制原则、用于评估每个结局对潜在未测量混杂的稳健性或敏感性的度量，以及处理多重检验的方法。我们认为，相较于更传统的单一暴露-结局关系研究，广结局纵向设计具有诸多优势，包括结果较少受研究者偏倚影响、更有可能报告零效应、更强的效应量比较能力、研究群体效率的显著提升、更高的政策相关性，以及知识的更快速推进。我们讨论了广结局纵向设计的实用与理论依据，以及其实施的实际细节。
引用
@article{arxiv.1810.10164,
title = {Outcome-wide longitudinal designs for causal inference: a new template for empirical studies},
author = {Tyler J. VanderWeele and Maya B. Mathur and Ying Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.10164},
year = {2018}
}