Causal inference in multi-cohort studies using the target trial framework to identify and minimize sources of bias
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使用目标试验框架识别并减少多队列研究中的偏差
- 研究问题
- 多队列数据合并虽可提高精度，跨队列重复分析也可考察效应异质性，但如何识别各队列及合并过程中的偏差并解释结果差异？
- 方法与思路
- 作者将目标试验框架扩展到多队列研究，以明确的目标估计对象为参照，系统评估队列内及数据合并偏差，并通过案例展示分析设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是提供多队列因果研究的概念框架，使偏差评估、分析设计和结果解释围绕同一目标展开；未报告具体新估计量。
- 阅读关注点
- 应核对目标试验要素如何对应各队列、目标效应是否一致、数据合并与重复分析如何选择，以及案例中哪些偏差得到实际处理。
- 阅读边界
- 依据 arXiv 预印本摘要，不能确认同行评审或期刊接收；案例细节及因果识别条件未说明，框架本身不能保证消除所有偏差。
原文摘要
Longitudinal cohort studies, which follow a group of individuals over time, provide the opportunity to examine causal effects of complex exposures on long-term health outcomes. Utilizing data from multiple cohorts has the potential to add further benefit by improving precision of estimates through data pooling and by allowing examination of effect heterogeneity through replication of analyses across cohorts. However, the interpretation of findings can be complicated by biases that may be compounded when pooling data, or, contribute to discrepant findings when analyses are replicated. The "target trial" is a powerful tool for guiding causal inference in single-cohort studies. Here we extend this conceptual framework to address the specific challenges that can arise in the multi-cohort setting. By representing a clear definition of the target estimand, the target trial provides a central point of reference against which biases arising in each cohort and from data pooling can be systematically assessed. Consequently, analyses can be designed to reduce these biases and the resulting findings appropriately interpreted in light of potential remaining biases. We use a case study to demonstrate the framework and its potential to strengthen causal inference in multi-cohort studies through improved analysis design and clarity in the interpretation of findings.