Proximal indirect comparison
近端间接比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究跨随机试验的治疗效应识别，并用代理变量处理未观测效应修饰因素。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
近端间接比较
- 研究问题
- 目标随机试验缺少某个治疗组，而另一来源试验包含该治疗时，如何在存在分布变化的未观测效应修饰因素下识别目标平均治疗效应？
- 方法与思路
- 作者利用两个试验共有的调整代理及来源试验额外的重加权代理提出近端识别结果，并构造针对桥函数误设的双重稳健估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出新的代理变量识别结果，建立估计量的渐近正态性，并用两项体重管理试验说明代理选择及主动治疗的间接比较。
- 阅读关注点
- 应核对两类代理的条件、桥函数的存在性与可识别性，以及双重稳健性对应哪些误设组合、渐近推断需要何种估计收敛条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未列出完整代理条件和桥函数假设，也未报告应用效应数值。
原文摘要
We consider the problem of indirect comparison, where a treatment arm of interest is absent by design in one randomized controlled trial but available in the other. The former is the target trial, and the latter is the source trial. The identifiability of the target population average treatment effect often relies on conditional transportability assumptions. However, it is a common concern whether all relevant effect modifiers are measured and controlled for. We give a new proximal identification result in the presence of shifted, unobserved effect modifiers based on proxies: an adjustment proxy in both trials and an additional reweighting proxy in the source trial. We propose an estimator which is doubly-robust against misspecifications of the so-called bridge functions and asymptotically normal under mild consistency of estimators for the bridge functions. We use two weight management trials as a context to illustrate selection of proxies and apply our method to compare the weight loss effect of active treatments from these trials.