针对含连续协变量的正性违背的综合估计量

旨在估计治疗效应的研究（如随机试验）可能并非从期望的目标总体中抽样。为纠正此偏差，可将估计结果迁移至目标总体。在总体间进行迁移的方法通常基于正性假设，即一个总体中所有相关的协变量模式在另一总体中也均存在。然而，资格标准（尤其在试验情形下）在向外总体迁移时可导致正性违背。为处理非正性，可考虑统计模型与数学模型的综合。该方法整合多源数据（如试验、观察性、药代动力学研究）来估计治疗效应，借助数学模型处理正性违背。此前该方法已针对单一二值协变量导致的正性违背得到演示。本文我们将综合方法推广至含连续协变量的正性违背。在估计方面，提出了两种新颖的增广逆概率加权估计量。我们将这两种估计量与其它处理非正性的常用方法进行了对比。通过蒙特卡洛模拟比较了经验性能。最后，以女性HIV感染者中两药 versus 一药抗逆转录病毒疗法对CD4 T细胞计数的影响为例，对竞争方法进行了说明。