Assessing Time-Varying Causal Effect Moderation in the Presence of Cluster-Level Treatment Effect Heterogeneity
群组层面处理效应异质性下的时变因果效应调节评估AI 解读 ↓
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群组层面处理效应异质性下的时变因果效应调节评估
- 研究问题
- 微随机试验中存在群组层面效应异质性和个体间干扰时，如何定义与估计因果偏离效应及其随群组调节变量的变化？
- 方法与思路
- 作者重新考察因果偏离效应，将群组层面异质性、调节变量与干扰纳入分析，并以美国多机构住院医师队列展示方法用途。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出对既有个体独立、无干扰分析框架的扩展，使研究能够讨论群组层面的效应调节，并提供实际数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对干扰的允许范围、群组与随机化单位、效应目标的定义，以及估计方法如何处理群内相关和时变调节因素。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明完整识别条件、推断公式及应用中的效应结果。
原文摘要
The micro-randomized trial (MRT) is a sequential randomized experimental design to empirically evaluate the effectiveness of mobile health (mHealth) intervention components that may be delivered at hundreds or thousands of decision points. MRTs have motivated a new class of causal estimands, termed "causal excursion effects", for which semiparametric inference can be conducted via a weighted, centered least squares criterion (Boruvka et al., 2018). Existing methods assume between-subject independence and non-interference. Deviations from these assumptions often occur. In this paper, causal excursion effects are revisited under potential cluster-level treatment effect heterogeneity and interference, where the treatment effect of interest may depend on cluster-level moderators. Utility of the proposed methods is shown by analyzing data from a multi-institution cohort of first year medical residents in the United States.