The causal interpretation of acceleration factors
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以结构因果模型研究生存时间尺度上的治疗效应及异质性解释，直接属于因果推断方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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加速因子的因果解释
- 研究问题
- 存在未观测个体异质性和治疗效应异质性时，加速失效时间模型中的加速因子能否解释为因果效应，时变效应又有何边界？
- 方法与思路
- 作者在结构因果模型与独立删失框架下形式化加速因子，分析其因果含义，并用模拟比较加速因子与风险比的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称加速因子在脆弱性及效应异质性下仍是有效因果度量，同时指出时变同质效应与未观测效应异质性可能无法区分。
- 阅读关注点
- 应核对加速因子对应的因果目标、独立删失与混杂控制条件，以及异质效应如何汇总、不可区分结论在哪些模型下成立。
- 阅读边界
- 这是 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假设，不能把独立删失视为足以保证因果解释。
原文摘要
In studies of time-to-event outcomes with unmeasured heterogeneity, the hazard ratio for treatment is known to have a complex causal interpretation. Accelerated failure time (AFT) models, which assess the effect on the survival time ratio scale, are often suggested as a better alternative because they model a parameter with direct causal interpretation while allowing straightforward adjustment for measured confounders. In this work, we formalize the causal interpretation of the acceleration factor in AFT models using structural causal models and data under independent censoring. We prove that the acceleration factor is a valid causal effect measure, even in the presence of frailty and treatment effect heterogeneity. Through simulations, we show that the acceleration factor better captures the causal effect than the hazard ratio when both AFT and conditional proportional hazards models apply. Additionally, we extend the interpretation to systems with time-dependent acceleration factors, illustrating the impossibility of distinguishing between a time-varying homogeneous effect and unmeasured effect heterogeneity. While the causal interpretation of acceleration factors is promising, we caution practitioners about potential challenges for the interpretation in the presence of effect heterogeneity.