在“死亡截断”与随时间删失下量化与检测个体水平“恒生存者”因果效应
统计方法学
2020-03-24 v3 统计理论
统计理论
摘要
当感兴趣的结果可能被死亡截断时，因果效应的分析在统计学与因果推断中有着悠久历史。生存者平均因果效应通常需要比随机临床试验设计所保证的更强假设，或需借助敏感性分析才能识别。本文证明，在“恒生存者”主层中的个体水平因果效应可在不强于随机化的识别假设下被识别。我们使用一项前列腺癌患者临床试验的数据说明了方法的实际效用。我们的方法是首个且迄今唯一提出的、仅利用临床试验设计所保证的假设即可在死亡截断存在时检测因果效应的步骤。该方法适用于所有类型的结果。
引用
@article{arxiv.1905.11300,
title = {Quantifying and Detecting Individual Level `Always Survivor' Causal Effects Under `Truncation by Death' and Censoring Through Time},
author = {Jaffer M. Zaidi and Eric J. Tchetgen Tchetgen and Tyler J. VanderWeele},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11300},
year = {2020}
}
备注
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