Causal Inference for All: Marginal Estimands for Outcomes Truncated by Death
面向全体人群的因果推断：死亡截断结局的边际估计目标AI 解读 ↓
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面向全体人群的因果推断：死亡截断结局的边际估计目标
- 研究问题
- 当非死亡结局仅在存活等事件发生后有定义时，如何构造覆盖全体人群且具有因果解释的目标，避免只针对潜在存活子群？
- 方法与思路
- 作者利用纵向信息定义一组新的边际估计目标，其中包括将条件可分离效应推广到全人群的单世界边际可分离效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出这些目标的识别与估计结果，并通过前列腺癌试验再分析展示：不同估计目标可能导向不同治疗结论。
- 阅读关注点
- 应核对死亡后结局如何进入目标定义、可分离效应的干预解释，以及识别条件和纵向信息需求如何支撑全人群因果解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及接收未核实；摘要未提供估计目标公式及识别假设，不能据此判断其在具体研究中的可识别性。
原文摘要
In longitudinal studies, outcomes of interest are often truncated by death, meaning that they are only observed or well-defined conditional on intercurrent events such as survival. Existing strategies face a trade-off: causally interpretable estimands, such as survivor average causal effects, target a latent subgroup, whereas while-alive and composite summaries apply to the full population but are difficult to interpret as causal effects on the non-mortality outcome. We address these challenges by introducing methodology for a new set of estimands that (i) concern the entire population, (ii) remain causally interpretable, and (iii) leverage the longitudinal data commonly available in studies with outcomes truncated by death. The set of estimands includes single-world marginal separable effects that generalize conditional separable effects to full-population summaries. We develop identification and estimation results for these estimands and apply the methodology in a reanalysis of a prostate cancer trial, highlighting how different estimands can yield different treatment conclusions.