Causal inference with staggered entries and effects that change over calendar time
错时入组与随日历时间变化的效应：因果推断问题AI 解读 ↓
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错时入组与随日历时间变化的效应：因果推断问题
- 研究问题
- 在个体错时入组、随访统一结束的研究中，按入组时间条件化导致的正值性违反，会怎样影响生存因果效应的识别？
- 方法与思路
- 作者分析给定入组时间的删失假设为何存在问题，考察边际结构模型等常用程序，并给出有效识别条件与敏感性分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称揭示行政性随访终止对常用因果生存分析的影响，提供识别与敏感性分析方案，并通过两项医疗案例加以说明。
- 阅读关注点
- 全文应核对目标效应与时间尺度的定义、删失支持集、替代识别条件，以及敏感性参数如何表达无法观测的随访信息。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未列出有效识别的具体条件，也未报告两项案例的效应结果。
原文摘要
Studies with staggered entry, in which individuals enroll at different calendar times, are ubiquitous in medicine and related disciplines. Because these studies usually have a fixed administrative end of follow-up, identification of the estimand of interest relies on assumptions about the right-censoring mechanism. The assumptions are often considered plausible only conditional on covariates, including the time an individual entered the study (E). Yet, censoring assumptions formulated conditional on E are ill-posed due to positivity violations. Here, we study the consequences of this issue for common procedures in causal survival analysis, such as those based on marginal structural models. We further give conditions for valid identification and introduce sensitivity analyses to assess practical implications. We illustrate our methodology through two case studies. The first builds on the seminal article by Hernán et al. (2000) on the effect of zidovudine treatment. The second reanalyzes a recent study on the effect of the mRNA vaccine in patients receiving immune checkpoint inhibitors.