On Sensitivity Value of Pair-Matched Observational Studies
成对匹配观察性研究的敏感性值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：摘要明确讨论匹配观察性研究的未观测混杂、因果结论敏感性和研究设计，直接对应因果推断方向。
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代码、数据与补充材料
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成对匹配观察性研究的敏感性值
- 研究问题
- 在成对匹配的观察性研究中，需要多强的未观测混杂才会改变忽略混杂时的定性结论，如何将这一强度用于研究设计？
- 方法与思路
- 作者定义敏感性值并建立其渐近正态性，据此近似敏感性分析的功效、选择研究设计，并探索多假设筛选中的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，敏感性值将结论对未测混杂的脆弱性量化，并提供渐近理论支持其功效分析与设计用途，另用微阵列数据探索筛选。
- 阅读关注点
- 应核对混杂强度参数和结论改变的判据、渐近正态性条件，以及功效近似、设计选择和多假设筛选的错误控制方式。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；混杂参数化与定理条件未说明，敏感性值不能揭示实际未测混杂的大小。
原文摘要
This article proposes a new quantity called the “sensitivity value,” which is defined as the minimum strength of unmeasured confounders needed to change the qualitative conclusions of a naive analysis assuming no unmeasured confounder. We establish the asymptotic normality of the sensitivity value in pair-matched observational studies. The theoretical results are then used to approximate the power of a sensitivity analysis and select the design of a study. We explore the potential to use sensitivity values to screen multiple hypotheses in the presence of unmeasured confounding using a microarray dataset. Supplementary materials for this article are available online.