具有生存与竞争风险结局的观察性研究中处理效应对未测量混杂的敏感性分析
应用统计
2019-08-06 v1
摘要
在使用倾向得分与逆概率加权等方法估计观察性数据中的处理效应时，常假设无未测量混杂。然而，在许多此类研究中，由于数据库限制，收集的混杂因素并不完备，考察所得估计对未测量混杂因素的敏感程度至关重要。我们考虑生存与竞争风险数据的此问题。由于此类数据模型复杂，我们采用 Carnegie 等（2016）的模拟潜在混杂因素方法，其为因未测量混杂所致敏感性分析提供通用工具。更具体地，我们指定一个敏感性参数以量化未测量混杂因素与处理分配间的关联，以及另一组参数以量化混杂因素与至事件时间结局间的关联。通过变化敏感性参数大小，我们利用随机 EM 与 EM 算法估计感兴趣的处理效应。我们在模拟数据上展示了方法表现，并将其应用于炎症性肠病（IBD）的比较效果研究。
引用
@article{arxiv.1908.01444,
title = {Sensitivity Analysis of Treatment Effect to Unmeasured Confounding in Observational Studies with Survival and Competing Risks Outcomes},
author = {Rong Huang and Ronghui Xu and Parambir S. Dulai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.01444},
year = {2019}
}