A sensitivity analysis approach to principal stratification with a continuous longitudinal intermediate outcome: Applications to a cohort stepped wedge trial
连续纵向中间变量下主层分层的敏感性分析：队列阶梯楔形试验应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确以主层因果效应、随机处理分配和敏感性分析为核心，直接属于因果推断。
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…
关注这篇论文的作者
连续纵向中间变量下主层分层的敏感性分析：队列阶梯楔形试验应用
- 研究问题
- 在阶梯楔形整群随机试验中，中间变量为连续且随时间变化时，如何估计主层因果效应并评估识别的敏感性？
- 方法与思路
- 作者利用试验中随时间变化的处理分配校准敏感性参数，并在所述假设下识别主层因果效应，以中国 HIV 检测干预为例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法将主要面向二元中间变量的主层分层扩展到连续变量，并为此类整群随机试验提供可应用的分析工具。
- 阅读关注点
- 应核对连续主层与目标效应的定义、敏感性参数如何校准，以及纵向测量、整群分配和时间变化进入识别的方式。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未列出具体识别假设，也未提供干预效应或敏感性分析数值。
原文摘要
Causal inference in the presence of intermediate variables is a challenging problem in many applications. Principal stratification (PS) provides a framework to estimate principal causal effects (PCE) in such settings. However, existing PS methods primarily focus on settings with binary intermediate variables. We propose a novel approach to estimate PCE with continuous intermediate variables in the context of stepped wedge cluster randomized trials (SW-CRTs). Our method leverages the time-varying treatment assignment in SW-CRTs to calibrate sensitivity parameters and identify the PCE under realistic assumptions. We demonstrate the application of our approach using data from a cohort SW-CRT evaluating the effect of a crowdsourcing intervention on HIV testing uptake among men who have sex with men in China, with social norms as a continuous intermediate variable. The proposed methodology expands the scope of PS to accommodate continuous variables and provides a practical tool for causal inference in SW-CRTs.