基于剂量作为工具变量的因果剂量-响应关系的稳健估计

准确估计剂量-响应关系对于确定最优剂量至关重要。为此，最常用的设计是剂量发现试验，其中受试者随机分配至几个固定剂量水平。常常仅使用响应数据进行估计，尽管试验期间常获取药物暴露数据。由于暴露-响应关系在随机试验中通常受混杂偏置影响，使用暴露数据来改进这一估计具有挑战。我们提出了一种稳健方法，用于不假设真实暴露-响应模型的情况下估计剂量-响应关系，将剂量作为工具变量。该方法结合了因果推断中的控制变量方法、未观察混杂因素以及随机试验的 ANCOVA 调整。该方法使用剂量-暴露-响应数据的工作模型，但对模型误指定有稳健性，在工作模型远离正确时仍保持一致性。还考察了所提方法的渐近属性。进行仿真研究以评估所提方法的性能。用于说明，本方法用于剂量随机化的 Car-T 试验。