Estimating subgroup effects in generalizability and transportability analyses
推广与迁移分析中的亚组效应估计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：摘要直接涉及随机试验因果效应的外推，以及目标人群中亚组平均处理效应的估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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推广与迁移分析中的亚组效应估计
- 研究问题
- 论文关注随机试验结果向目标人群推广或迁移时，如何在充分调整人群差异的同时，报告由少量离散特征定义的亚组处理效应。
- 方法与思路
- 作者采用结果回归、加权和增广加权方法，估计亚组潜在结果均值及平均处理效应，并区分目标总体、非随机化子集和试验设计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于嵌套及非嵌套试验，覆盖不同目标人群的亚组效应；冠状动脉手术案例比较不同心肌梗死史亚组的治疗效果。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对亚组效应与总体效应的关系、跨试验参与状态的识别条件，以及不同设计所需的数据结构和估计量性质。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；所给摘要与另一条目相同，不能据此判断两题名的版本关系或全文差异。
原文摘要
Methods for extending -- generalizing or transporting -- inferences from a randomized trial to a target population involve conditioning on a large set of covariates that is sufficient for rendering the randomized and non-randomized groups exchangeable. Yet, decision-makers are often interested in examining treatment effects in subgroups of the target population defined in terms of only a few discrete covariates. Here, we propose methods for estimating subgroup-specific potential outcome means and average treatment effects in generalizability and transportability analyses, using outcome model-based (g-formula), weighting, and augmented weighting estimators. We consider estimating subgroup-specific average treatment effects in the target population and its non-randomized subset, and provide methods that are appropriate both for nested and non-nested trial designs. As an illustration, we apply the methods to data from the Coronary Artery Surgery Study to compare the effect of surgery plus medical therapy versus medical therapy alone for chronic coronary artery disease in subgroups defined by history of myocardial infarction.