Technical Note: Targeted Maximum Likelihood Estimator for an ATE Standardized for New Target Population
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分类依据与纠错
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技术说明：针对新目标总体标准化平均处理效应的靶向最大似然估计
- 研究问题
- 当目标总体仅观测基线协变量，甚至只观测其中一部分时，如何将源总体临床结局的平均处理效应迁移至目标总体？
- 方法与思路
- 作者分别考虑未来临床结局缺失和事件时间右删失两种情况，推导目标参数的典范梯度并构造相应靶向最大似然估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要为已有的总体迁移目标参数提出两类 TMLE，容许源总体与目标总体协变量观测范围不同，并处理结局缺失或右删失。
- 阅读关注点
- 应核对跨总体效应迁移和协变量缺测的识别条件，以及删失机制、典范梯度推导和实际估计步骤之间的对应关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列出完整迁移条件，也未报告有限样本性能或与其他估计量的比较。
原文摘要
In this technical note we present a targeted maximum likelihood estimator (TMLE) for a previously studied target parameter that aims to transport an average treatment effect (ATE) on a clinical outcome in a source population to what the ATE would have been in another target population. It is assumed that one only observes baseline covariates in the target population, while we assume that one can learn the conditional treatment effect on the outcome of interest in the source population. We also allow that one might observe only a subset of the covariates in the target population while all covariates are measured in the source population. We consider the case that the outcome is a clinical outcome at some future time point that is subject to missingness, or that our outcome of interest is a time to event that is subject to right-censoring. We derive the canonical gradients and present the corresponding TMLEs for these two cases.