Regression-Based Proximal Reconciliation of Conflicting Trials with Unmeasured Effect Modifiers
存在未观测效应修饰变量时冲突试验的回归式近端协调AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论未观测效应修饰、代理变量、试验间效应迁移与因果可协调性，直接对应因果推断。
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…
存在未观测效应修饰变量时冲突试验的回归式近端协调
- 研究问题
- 相似随机试验的结论冲突，能否由研究人群中未观测效应修饰变量的分布差异解释？如何定义并检验条件和边际层面的可协调性？
- 方法与思路
- 作者在加法与乘法尺度定义可协调性，以代理变量和参数结构模型构造条件检验，并结合可迁移方法、等效性检验和协调比例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出冲突试验协调的因果框架及量化工具；早产预防试验应用仅提供有限证据，支持所选代理捕捉的修饰变量足以协调结论。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量的有效性条件、参数模型限制、可迁移所需信息、等效性界值的选择，以及协调比例如何定义并表达估计不确定性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核验。摘要未说明代理识别条件，有限协调证据也不能排除其他人群差异或机制。
原文摘要
Randomized controlled trials with similar protocols may yield conflicting findings when the distribution of relevant effect modifiers differs across study populations. Yet no formal statistical framework exists for defining and assessing whether conflicting trials are reconcilable, despite the importance of this question for evidence synthesis and regulatory decision making. To address this gap, we develop a causal inference framework for evaluating conditional and marginal reconcilability on additive and multiplicative scales in the presence of unmeasured effect modifiers. Within this framework, we use proxy variables for hypothesized unmeasured effect modifiers to develop regression-based tests of conditional reconcilability under parametric structural models. To assess marginal reconcilability, we extend existing transportability methods and develop an equivalence testing framework. We also introduce a reconciliation proportion to quantify the degree of marginal reconciliation. We illustrate these methods using the conflicting Meis and PROLONG trials of 17-alpha-hydroxyprogesterone caproate for preventing recurrent preterm birth. The analyses provided limited evidence that unmeasured effect modifiers such as cervical length, as captured by the selected proxies, were sufficient to marginally reconcile the trials. These findings demonstrate how proximal reconciliation methods may help regulators, researchers, and clinicians evaluate whether differences in study populations explain conflicting trial findings.