Summary

Advances in digital technology and wearables have made it possible to deliver behavioural mobile health interventions to individuals in their everyday lives. Micro-randomized trials are increasingly used to provide data to inform the construction of these interventions. In a micro-randomized trial, each individual is repeatedly randomized among multiple intervention options, often hundreds or even thousands of times over the course of the trial. The work reported in this article is motivated by multiple micro-randomized trials that have been conducted or are currently in the field, in which the primary outcome is a longitudinal binary outcome. The primary aim of such micro-randomized trials is to examine whether a particular time-varying intervention has an effect on the longitudinal binary outcome, often marginally over all, but a small subset of the individual’s data. We propose the concept of causal excursion effect, which can be used in such a primary-aim analysis for micro-randomized trials with binary outcomes. Under rather restrictive assumptions one can derive, based on existing literature, a semiparametric, locally efficient estimator of the causal effect. Starting from this estimator, we develop an estimator that can be used as the basis of a primary-aim analysis under more plausible assumptions. Simulation studies are conducted to compare the estimators. We illustrate the proposed methods using data from the micro-randomized trial BariFit, the goal of which is to support weight maintenance for individuals who have undergone bariatric surgery.

中文翻译：

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用二元结果估计移动健康中随时间变化的因果偏移效应

概括

数字技术和可穿戴设备的进步使得在日常生活中为个人提供行为移动健康干预成为可能。越来越多地使用微随机试验来提供数据，为这些干预措施的构建提供信息。在微随机试验中，每个人在多个干预选项中反复随机化，通常在试验过程中数百甚至数千次。本文报告的工作受到已经进行或目前在该领域进行的多项微随机试验的推动，其中主要结果是纵向二元结果。这种微随机试验的主要目的是检查特定的时变干预是否对纵向二元结果有影响，通常略高于整体，但个人数据的一小部分。我们提出了因果偏移效应的概念，该概念可用于具有二元结果的微随机试验的主要目标分析。在相当严格的假设下，可以根据现有文献推导出因果效应的半参数、局部有效估计量。从这个估计量开始，我们开发了一个估计量，它可以在更合理的假设下用作主要目标分析的基础。进行模拟研究以比较估计量。我们使用来自微随机试验 BariFit 的数据来说明所提出的方法，其目标是支持接受减肥手术的个体保持体重。它可以用于具有二元结果的微随机试验的主要目标分析。在相当严格的假设下，可以根据现有文献推导出因果效应的半参数、局部有效估计量。从这个估计量开始，我们开发了一个估计量，它可以在更合理的假设下用作主要目标分析的基础。进行模拟研究以比较估计量。我们使用来自微随机试验 BariFit 的数据来说明所提出的方法，其目标是支持接受减肥手术的个体保持体重。它可以用于具有二元结果的微随机试验的主要目标分析。在相当严格的假设下，可以根据现有文献推导出因果效应的半参数、局部有效估计量。从这个估计量开始，我们开发了一个估计量，它可以在更合理的假设下用作主要目标分析的基础。进行模拟研究以比较估计量。我们使用来自微随机试验 BariFit 的数据来说明所提出的方法，其目标是支持接受减肥手术的个体保持体重。从这个估计量开始，我们开发了一个估计量，它可以在更合理的假设下用作主要目标分析的基础。进行模拟研究以比较估计量。我们使用来自微随机试验 BariFit 的数据来说明所提出的方法，其目标是支持接受减肥手术的个体保持体重。从这个估计量开始，我们开发了一个估计量，它可以在更合理的假设下用作主要目标分析的基础。进行模拟研究以比较估计量。我们使用来自微随机试验 BariFit 的数据来说明所提出的方法，其目标是支持接受减肥手术的个体保持体重。