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Semiparametric estimation of structural nested mean models with irregularly spaced longitudinal observations
Biometrics ( IF 1.9 ) Pub Date : 2021-04-18 , DOI: 10.1111/biom.13471
Shu Yang 1
Affiliation  

Structural nested mean models (SNMMs) are useful for causal inference of treatment effects in longitudinal observational studies. Most existing works assume that the data are collected at prefixed time points for all subjects, which, however, may be restrictive in practice. To deal with irregularly spaced observations, we assume a class of continuous-time SNMMs and a martingale condition of no unmeasured confounding (NUC) to identify the causal parameters. We develop the semiparametric efficiency theory and locally efficient estimators for continuous-time SNMMs. This task is nontrivial due to the restrictions from the NUC assumption imposed on the SNMM parameter. In the presence of ignorable censoring, we show that the complete-case estimator is optimal among a class of weighting estimators including the inverse probability of censoring weighting estimator, and it achieves a double robustness feature in that it is consistent if at least one of the models for the potential outcome mean function and the treatment process is correctly specified. The new framework allows us to conduct causal analysis respecting the underlying continuous-time nature of data processes. The simulation study shows that the proposed estimator outperforms existing approaches. We estimate the effect of time to initiate highly active antiretroviral therapy on the CD4 count at year 2 from the observational Acute Infection and Early Disease Research Program database.

中文翻译:

具有不规则间隔纵向观测的结构嵌套平均模型的半参数估计

结构嵌套均值模型 (SNMM) 可用于纵向观察研究中治疗效果的因果推断。大多数现有作品假设数据是在所有主题的前缀时间点收集的,但是,这在实践中可能会受到限制。为了处理不规则间隔的观察,我们假设一类连续时间 SNMM 和没有未测量混杂 (NUC) 的鞅条件来识别因果参数。我们为连续时间 SNMM 开发了半参数效率理论和局部有效估计器。由于 NUC 假设对 SNMM 参数施加的限制,此任务并非易事。在可忽略的审查存在的情况下,我们表明,完整案例估计器在一类加权估计器中是最优的,包括审查加权估计器的逆概率,并且它实现了双重稳健性特征,因为如果至少有一个模型用于潜在结果均值函数,则它是一致的并正确指定处理过程。新框架允许我们根据数据处理的潜在连续时间性质进行因果分析。仿真研究表明,所提出的估计器优于现有方法。我们根据观察性急性感染和早期疾病研究计划数据库估计了开始高效抗逆转录病毒治疗的时间对第 2 年 CD4 计数的影响。并且它实现了双重稳健性特征,因为如果正确指定了至少一个潜在结果均值函数和治疗过程的模型,则它是一致的。新框架允许我们根据数据处理的潜在连续时间性质进行因果分析。仿真研究表明,所提出的估计器优于现有方法。我们根据观察性急性感染和早期疾病研究计划数据库估计了开始高效抗逆转录病毒治疗的时间对第 2 年 CD4 计数的影响。并且它实现了双重稳健性特征,因为如果正确指定了至少一个潜在结果均值函数和治疗过程的模型,则它是一致的。新框架允许我们根据数据处理的潜在连续时间性质进行因果分析。仿真研究表明,所提出的估计器优于现有方法。我们根据观察性急性感染和早期疾病研究计划数据库估计了开始高效抗逆转录病毒治疗的时间对第 2 年 CD4 计数的影响。仿真研究表明,所提出的估计器优于现有方法。我们根据观察性急性感染和早期疾病研究计划数据库估计了开始高效抗逆转录病毒治疗的时间对第 2 年 CD4 计数的影响。仿真研究表明,所提出的估计器优于现有方法。我们根据观察性急性感染和早期疾病研究计划数据库估计了开始高效抗逆转录病毒治疗的时间对第 2 年 CD4 计数的影响。
更新日期:2021-04-18
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