比例风险模型中倾向得分加权加调整并非双重稳健

近来，应用研究常将常用的生存分析建模方法（如多变量Cox模型和倾向得分加权）相结合，意图构造暴露效应风险比的双重稳健估计量，该估计量在Cox模型或倾向得分模型之一设定正确时于大样本中无偏。一般而言，即便经过回归标准化，当确实存在因果效应时，这种组合并不能产生双重稳健估计量。我们通过模拟证明了半参数Cox模型、Weibull比例风险模型以及一种简单的比例风险灵活参数模型（后两者均通过最大似然拟合）缺乏双重稳健性。我们给出了一则新的证明：在特定删失机制下，若倾向得分模型或结局模型之一设定正确且包含所有混杂因素，则倾向得分加权与比例风险生存模型（通过完全或部分似然拟合）在暴露对结局无因果效应的零假设下是一致的。鉴于我们的结果表明双重稳健性仅存在于零假设下，我们给出了两种简单的替代估计量，在给定的时间点（上述意义下）对生存差异是双重稳健的（前提是删失机制可被正确建模），以及一种针对完整生存曲线的双重稳健估计方法。我们在补充材料中提供了使用这些估计量进行估计与推断的R代码。