Regression discontinuity design with right-censored survival data
右删失生存数据中的断点回归设计AI 解读 ↓
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右删失生存数据中的断点回归设计
- 研究问题
- 如何将断点回归设计用于右删失生存结局，估计阈值两侧的累积风险函数差异，并构造考虑偏差修正误差的区间？
- 方法与思路
- 作者在基于强度的计数过程框架中，构造 Aalen 加性风险估计量的局部多项式版本，并嵌入潜在结果框架。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立估计量的大样本理论和计入偏差修正不确定性的置信区间，并给出潜在结果与乘性风险模型相关的两个一般结果。
- 阅读关注点
- 应核对断点设计的识别条件、累积风险差与其他生存效应的区别、删失要求，以及带宽和偏差修正如何影响区间。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能确认同行评审或接收。摘要未给出具体识别与正则条件，也未说明有限样本表现或实证结论。
原文摘要
In this paper the regression discontinuity design is adapted to the survival analysis setting with right-censored data, studied in an intensity based counting process framework. In particular, a local polynomial regression version of the Aalen additive hazards estimator is introduced as an estimator of the difference between two covariate dependent cumulative hazard rate functions. Large-sample theory for this estimator is developed, including confidence intervals that take into account the uncertainty associated with bias correction. As is standard in the causality literature, the models and the theory are embedded in the potential outcomes framework. Two general results concerning potential outcomes and the multiplicative hazards model for survival data are presented.