Truncation by death in the sufficient cause framework
充分原因框架下的死亡截断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：摘要直接研究死亡截断、主分层及幸存者平均因果效应，重点是因果目标量的解释，因此归入因果推断而不扩展其他分类。
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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充分原因框架下的死亡截断
- 研究问题
- 论文研究结局因死亡而未定义时，观察幸存者之间的处理组比较为何不具因果含义，以及幸存者平均因果效应如何表示。
- 方法与思路
- 作者用充分原因及其背景因素描述风险状态类型，借助人口层面的联合频率表达粗比较量和主分层下的幸存者平均因果效应。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该视角揭示观察幸存者比较混合了不同风险类型，并给出幸存者平均因果效应的表达式及其为零的相关条件。
- 阅读关注点
- 应核对充分原因背景因素与主分层的对应关系、零效应条件的性质，以及联合频率表达式是否能够由实际观测数据识别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明效应的可估计性或识别假设，表示一个因果目标量并不等于识别它。
原文摘要
The sufficient cause framework has been used for decades to improve our understanding of both basic and more complex causal concepts in epidemiology, such as mediation and interaction. Here, we make use of this framework to provide a description of truncation by death, in which the outcome of interest is undefined for individuals who die before the time of assessment at the end of follow-up. We explain the non-causal nature of the crude estimand that compares outcomes by treatment levels conditional on observed survival by showing that it corresponds to a comparison of distinct risk status types, which are defined based on the susceptibility to sufficient causes. Further, expressions for the crude estimand and for the survivor average causal effect, a causal estimand defined under the principal stratification approach, are provided in terms of population-level joint frequencies of the background factors of sufficient causes. Finally, we also describe conditions, based on background factors of sufficient causes, under which the survivor average causal effect is null. Our description of this problem, which studies truncation by death from a new perspective, might encourage further analyses of principal stratification-based estimands using sufficient causes.