A proxy-based approach for unmeasured confounding in electronic health records research
电子健康记录研究中处理未测混杂的代理变量方法AI 解读 ↓
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电子健康记录研究中处理未测混杂的代理变量方法
- 研究问题
- 电子健康记录中的生命体征等代理测量，能否帮助控制未测健康状况引起的混杂，并在模型或变量角色误设时保持实用性？
- 方法与思路
- 作者从代理变量向量构造反映未测混杂的协变量，再纳入回归；一种实现采用因子分析，并与近端因果推断等方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出可实践的代理调整方法，考察模型及变量角色误设，并应用于因胸痛到急诊就诊的老年人住院效应估计。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量与未测混杂的关系、因子提取及回归设定，以及把混杂变量或工具变量误当代理时产生的偏差。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核验；摘要未说明足以识别因果效应的假设，也未给出应用效应数值。
原文摘要
Electronic health records (EHR) are widely used to study clinical decisions, yet unmeasured confounding remains a persistent challenge. Proxy variables offer a potential solution. In EHR data, clinicians already record many such measurements (e.g., vitals), each revealing something about a patient's underlying health. Despite this, proxy-based methods are rarely used in practice. We introduce a new way to use proxies to adjust for unmeasured confounding. Our approach uses a vector of proxies to construct covariates that capture aspects of the unmeasured confounder, which are then included in a regression model. As one implementation, we use factor analysis followed by regression. We compare this approach with existing methods, including proximal causal inference, across a range of realistic settings. In practice, assumptions rarely hold exactly, so we study what happens when models are misspecified and variables are used incorrectly: e.g., a confounder or instrument is treated as a proxy. Finally, we apply the method to EHR data to estimate the effect of hospital admission for older adults presenting to the emergency department with chest pain, a setting where unmeasured confounding is a substantial concern. This work provides a practical way to use proxies and may help bring proxy-based methods into broader use.