Estimating causal effects of continuous-time dynamic treatments with unmeasured confounders
存在未测量混杂时连续时间动态处理的因果效应估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在未测量混杂时连续时间动态处理的因果效应估计
- 研究问题
- 对于剂量持续动态调整的连续时间处理，如何使用观察数据估计其因果效应，并在估计中纳入未测量混杂的影响？
- 方法与思路
- 作者从贝叶斯角度将未测量混杂纳入连续时间边际结构模型的估计，通过模拟及静脉催产素与产后出血的应用展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在三种混杂程度的模拟中，所提方法对目标因果参数给出近似无偏估计，并用于分析催产素给药过程与产后出血。
- 阅读关注点
- 应核对未测量混杂的参数化与先验、连续时间处理路径的定义，以及因果识别来自哪些假设或信息和模拟比较的设定。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或接收。摘要未说明识别条件及先验敏感性，近似无偏的模拟结果不能替代识别证明。
原文摘要
Modern medical research demands specialized causal inference methods evaluating complex continuous-time dynamic treatment regimens using observational data. For instance, obtaining the causal effects of intravenous administration, a continuous process involving dynamic adjustments of the treatment dose, can guide clinicians on drug use. However, the existing causal inference frameworks in longitudinal studies typically assume that time advances in discrete time steps. Therefore, this paper proposes a new methodology to estimate the causal effects of continuous-time dynamic treatments in the presence of unmeasured confounding. Unmeasured confounding is incorporated into estimating continuous-time Marginal Structural Models from a Bayesian perspective. Simulation demonstrates that compared to existing methods, the proposed approach can provide approximately unbiased estimates for target causal parameters across three degrees of confounding. The proposed method is applied to analyze the causal relationship between the intravenous oxytocin administration process and postpartum hemorrhage, leading to meaningful results that may guide clinicians in using oxytocin.