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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要明确以中间事件存在时的潜在累积发生函数及治疗效应因果推断为目标,文本支持因果推断分类。

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代码、数据与补充材料

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Yuhao Deng
Yi Zhou
Yi Wang
Shasha Han

tteICE:估计两组试验中伴随中间事件的事件时间处理效应的 R 包

研究问题
临床研究中的停药或竞争事件使事件时间处理效应复杂化时,如何实现不同中间事件处理策略,并估计对应累积发生函数及不确定性?
方法与思路
作者介绍实现五种策略的 R 包,以非参数或半参数有效方法估计两种处理状态的潜在累积发生函数,再进行函数对比与逐点推断。
材料陈述的贡献
摘要称软件支持随机试验、观察研究及竞争和半竞争风险,提供逐点置信区间、检验、绘图功能,以及附带操作指导的 Shiny 界面。
阅读关注点
应核对五种策略各自定义的因果估计对象、识别与删失条件、不同风险结构的适用范围,以及逐点区间与整体函数推断的区别。
阅读边界
这是 arXiv 预印本,同行评审及期刊接收未核实;摘要未列出各策略的具体识别条件,软件功能陈述不能替代对实现和适用性的核验。

原文摘要

Evaluating treatment effects in clinical trials with time-to-event outcomes is complicated by intercurrent events (ICEs), e.g., treatment discontinuation or competing events. While the ICH E9 (R1) addendum outlines five strategies to address these challenges, accessible software implementing these methods is limited. This article introduces the \pkg{tteICE} package for \proglang{R}, which implements five strategies to facilitate valid causal inference in the presence of ICEs. \pkg{tteICE} enables researchers to either nonparametrically or semiparametrically efficiently estimate potential cumulative incidence functions under both treatment and control conditions. The treatment effect is assessed by contrasting these functions, with statistical uncertainty quantified using pointwise confidence intervals and $p$-values. The package supports data from randomized controlled trials and observational studies, including settings with competing risks and semi-competing risks. To reduce barriers for applied researchers, \pkg{tteICE} features integrated plotting functions and an accompanying interactive Shiny application that provides a user-friendly graphical interface with step-by-step instructions.

笔记与分组