Assessing Time-Varying Causal Effect Moderation in Mobile Health
移动健康干预中的时变因果效应调节评估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：摘要明确使用潜在结果定义多次干预下的效应调节，并研究当前处理对后续结果的影响，直接属于因果推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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移动健康干预中的时变因果效应调节评估
- 研究问题
- 当干预频繁发生、个体并非始终可接受处理且调节变量受既往处理影响时，如何定义和估计当前处理的时变调节效应？
- 方法与思路
- 作者用潜在结果正式定义适合移动干预的调节效应，开发并比较估计方法，再以针对大学生饮酒与吸烟的手机干预说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出同时考虑处理可用性、多次处理及受既往处理影响的调节变量的效应定义，并提供估计方法和应用示例。
- 阅读关注点
- 应核对效应所对应的处理历史与可用人群、识别所需的处理分配条件、时变调节变量的处理方式及方法比较标准。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列明识别条件，也未报告应用中的效应估计或方法比较结果。
原文摘要
In mobile health interventions aimed at behavior change and maintenance, treatments are provided in real time to manage current or impending high risk situations or promote healthy behaviors in near real time. Currently there is great scientific interest in developing data analysis approaches to guide the development of mobile interventions. In particular data from mobile health studies might be used to examine effect moderators-individual characteristics, time-varying context or past treatment response that moderate the effect of current treatment on a subsequent response. This paper introduces a formal definition for moderated effects in terms of potential outcomes, a definition that is particularly suited to mobile interventions, where treatment occasions are numerous, individuals are not always available for treatment, and potential moderators might be influenced by past treatment. Methods for estimating moderated effects are developed and compared. The proposed approach is illustrated using BASICS-Mobile, a smartphone-based intervention designed to curb heavy drinking and smoking among college students.