A Randomization-Based Method for Evaluating Time-Varying Treatment Effects
评价时变处理效应的随机化方法AI 解读 ↓
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评价时变处理效应的随机化方法
- 研究问题
- 在配对且存在删失的生存结局中，如何检测处理效应出现的时间及其长期变化，并评估观察性研究中未测量混杂的影响？
- 方法与思路
- 作者用伪观测构造个体对固定时点样本生存率贡献的评分，据此建立时点特定与长期随机化检验，并配套敏感性分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新检验扩展了仅检测总体效应的分析能力，并应用于韩国老龄化纵向研究的匹配队列，考察社会参与对生存的影响。
- 阅读关注点
- 应核对配对分配机制、删失处理和伪观测构造，检查多个时点检验的校准，以及未测量混杂敏感性参数的含义与范围。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收未核实；摘要未说明删失条件、检验性质和应用结果，观察性队列的因果解释仍需核对假设。
原文摘要
Tests for paired censored outcomes have been extensively studied, with some justified in the context of randomization-based inference. These tests are primarily designed to detect an overall treatment effect across the entire follow-up period, providing limited insight into when the effect manifests and how it changes over time. In this article, we introduce new randomization-based tests for paired censored outcomes that enable both time-specific and long-term analysis of a treatment effect. The tests utilize time-specific scores, quantifying each individual's impact on sample survival at a fixed time, obtained via pseudo-observations. Moreover, we develop corresponding sensitivity analysis methods to address potential unmeasured confounding in observational studies where randomization often lacks support. To illustrate how our methods can provide a fuller analysis of a time-varying treatment effect, we apply them to a matched cohort study using data from the Korean Longitudinal Study of Aging (KLoSA), focusing on the effect of social engagement on survival.