Extending inferences from a cluster randomized trial to a target population
将整群随机试验的因果推断推广至目标总体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：摘要明确研究整群随机试验的因果推广、潜在结果均值与双重稳健估计，属于因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
将整群随机试验的因果推断推广至目标总体
- 研究问题
- 如何把整群随机试验的因果结果推广或迁移至目标群组总体，同时容许群组内部任意依赖并利用个体数据提高效率？
- 方法与思路
- 作者在一般非参数模型下构造目标总体潜在结果均值的双重稳健估计量，利用个体协变量和结局，并允许采用机器学习。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出适用于群内依赖的推广估计方法，并以嵌入四千余家合格养老院总体中的八百余家流感疫苗试验进行说明。
- 阅读关注点
- 应核对目标均值按群组还是个体加权、试验参与的可交换性与重叠条件、群组层面的方差估计，以及机器学习使用条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列出完整推广识别条件，也未提供效率改善或应用效应的数值。
原文摘要
We describe methods that extend (generalize or transport) causal inferences from cluster randomized trials to a target population of clusters, under a general nonparametric model that allows for arbitrary within-cluster dependence. We propose doubly robust estimators of potential outcome means in the target population that exploit individual-level data on covariates and outcomes to improve efficiency and are appropriate for use with machine learning methods. We illustrate the methods using a cluster randomized trial of influenza vaccination strategies conducted in 818 nursing homes nested in a cohort of 4,475 trial-eligible Medicare-certified nursing homes.