Estimation of the time-dependent accelerated failure time model in the presence of confounding factors
存在混杂因素时的时变加速失效时间模型估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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存在混杂因素时的时变加速失效时间模型估计
- 研究问题
- 存在随时间变化的混杂变量时，如何利用观察数据估计时变暴露或处理对事件发生时间的因果效应？
- 方法与思路
- 作者为含时变暴露的强版本加速失效时间模型给出因果估计条件，并提出一类半参数检验和参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称明确了该模型用于观察数据因果估计的条件，所提估计量类别中包含一个具有半参数效率的估计量。
- 阅读关注点
- 应核对强版本模型的定义、时变混杂下的识别条件及效率界，并检查估计步骤对观测历史有哪些要求。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体因果条件、删失处理及效率证明未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
Cox & Oakes (1984, p. 66) introduced the ‘strong version’ of the accelerated failure time model with time-dependent exposures. We provide conditions under which this model could be used to estimate, from observational data, the causal effect of a time-varying exposure or treatment on time to an event of interest in the presence of time-dependent confounding variables. We propose a class of semiparametric tests and estimators for the model parameters. This class contains an estimator that is semiparametric efficient in the sense of Begun et al. (1983).