观察性生存分析中异质性处理效应的靶向估计

利用电子健康记录库开展临床有效性研究的目的在于明确在真实世界环境中哪些健康干预“效果最佳”。由于干预的净获益可能因患者而异，当前比较有效性文献聚焦于探究异质性处理效应并预测个体是否可能从干预中获益。此类文献大多集中于估计处理对二值结局的效应。然而，许多医学干预是根据其对未来事件（受失访影响）的效应来评估的。在本研究中，我们描述了一种以事件时间（生存）概率差异来估计异质性处理效应的框架。我们将该问题划分为三个阶段：（1）以协变量向量的特定集合为条件估计处理效应；（2）使用非参数变量重要性方法的集成识别对异质性重要的特征；（3）利用一步靶向最大似然估计（Targeted Maximum Likelihood Estimation），对先前所选特征定义的参照类估计处理效应。我们开展了一系列模拟研究，发现当样本量或事件率足够高、且导致效应异质性的协变量数量适中时，该方法表现良好。通过将该方法应用于一项临床案例研究，利用英国临床实践研究数据链（UK Clinical Practice Research Datalink）的数据估计口服抗凝药对新诊断非瓣膜性心房颤动患者的效应，对其进行了验证。