Identifying Principal Stratum Causal Effects Conditional on a Post-treatment Intermediate Response
给定处理后中间响应的主分层因果效应识别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：摘要明确使用主分层识别由潜在处理后响应定义人群的因果效应，对应因果推断。
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…
给定处理后中间响应的主分层因果效应识别
- 研究问题
- 如何估计在新治疗方案下会达到病理完全缓解患者的长期结局因果效应，并处理生存等结局中的删失？
- 方法与思路
- 作者采用主分层框架，在所称温和假设下用经验数据估计反事实结局模型参数，再估计目标因果效应并扩展至删失结局。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可用数据估计以往主要用于敏感性分析的模型参数，并通过临床试验应用和模拟评价其表现。
- 阅读关注点
- 应核对主分层目标人群的定义、反事实模型参数为何可识别，以及所需假设、删失处理和敏感性分析安排。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已经同行评审或期刊接收；摘要未说明所谓温和假设，也未确立病理完全缓解的替代终点地位。
原文摘要
In neoadjuvant trials on early-stage breast cancer, patients are usually randomized into a control group and a treatment group with an additional target therapy. Early efficacy of the new regimen is assessed via the binary pathological complete response (pCR) and the eventual efficacy is assessed via long-term clinical outcomes such as survival. Although pCR is strongly associated with survival, it has not been confirmed as a surrogate endpoint. To fully understand its clinical implication, it is important to establish causal estimands such as the causal effect in survival for patients who would achieve pCR under the new regimen. Under the principal stratification framework, previous studies focus on sensitivity analyses by varying model parameters in an imposed model on counterfactual outcomes. Under mild assumptions, we propose an approach to estimate those model parameters using empirical data and subsequently the causal estimand of interest. We also extend our approach to address censored outcome data. The proposed method is applied to a recent clinical trial and its performance is evaluated via simulation studies.