在连续时间疾病死亡模型中估计可分离的直接和间接影响
Marie Skov Breum1, Anders Munch2, Thomas A Gerds2
1Section of Biostatistics, Department of Public Health, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark. masb@sund.ku.dk.
本研究引入了可分离的直接和间接影响,以分析基线暴露如何影响持续时间模型中的疾病状态介导的时间到事件结果. 它为复杂的健康过程中的因果推理提供了新的方法.
科学领域:
- 因果推理因果推理
- 生存分析的分析.
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 在医学研究中,了解暴露对时间到事件结果的因果途径至关重要.
- 传统的调解分析方法,如自然的直接和间接影响,面临时间依赖的过程和竞争风险的局限性.
- 疾病死亡过程模型是一个标准框架,用于分析与中间状态的时间到事件数据.
研究的目的:
- 提出和定义新的可分离的直接和间接效应,用于分析在连续时间疾病死亡过程中的基线暴露效应.
- 将现有的因果调解框架扩展到调解员被终端事件截断的情况.
- 开发统计学上合理的方法来估计这些影响,并评估它们的理论特性.
主要方法:
- 利用可分离 (干预主义) 效应的概念来定义直接和间接的因果路径.
- 为这些效应的可识别性推导条件,解决潜在的结构假设.
- 开发了基于高效影响函数的插件估计器和乘以强大的,非对称的高效估计器.
主要成果:
- 成功地定义了可分离的直接和间接影响的有意义的调解目标,即使调解事件被截断.
- 建立了可识别性的条件,并讨论了基础结构假设的有效性.
- 通过模拟研究和对现实世界注册数据的应用来证明拟议的估计器的性能.
结论:
- 拟议的可分离效应为连续时间疾病死亡过程中的因果调解分析提供了强大的框架.
- 开发的估计器提供了可靠的工具来量化复杂的生存数据中直接和间接的影响.
- 这种方法提高了我们在纵向健康研究中理解暴露影响的能力.
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