Causal Inference with Outcomes Truncated by Death and Missing Not at Random
死亡截断与非随机缺失结局下的因果推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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死亡截断与非随机缺失结局下的因果推断
- 研究问题
- 临床试验中，结局既被死亡截断，又在幸存者中非随机缺失时，如何识别和估计在两种治疗状态下均会存活者的平均治疗效应？
- 方法与思路
- 作者引入仅通过主分层影响结局的代理变量，并要求治疗不直接影响缺失机制，随后提出估计方法及识别前提失效时的非参数界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出始终存活人群效应的识别、估计与界限分析，并用模拟及 HIV 研究数据展示方法表现。
- 阅读关注点
- 应核对代理变量的排除限制、治疗与缺失机制的关系、识别还需哪些条件，以及非参数界覆盖哪些假设违背情形。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未给出完整识别条件和界限形式，不能确认任意代理变量都可实现识别。
原文摘要
In clinical trials, principal stratification analysis is commonly employed to address the issue of truncation by death, where a subject dies before the outcome can be measured. However, in practice, many survivor outcomes may remain uncollected or be missing not at random, posing a challenge to standard principal stratification analyses. In this paper, we explore the identification, estimation, and bounds of the average treatment effect within a subpopulation of individuals who would potentially survive under both treatment and control conditions. We show that the causal parameter of interest can be identified by introducing a proxy variable that affects the outcome only through the principal strata, while requiring that the treatment variable does not directly affect the missingness mechanism. Subsequently, we propose an approach for estimating causal parameters and derive nonparametric bounds in cases where identification assumptions are violated. We illustrate the performance of the proposed method through simulation studies and a real dataset obtained from a Human Immunodeficiency Virus (HIV) study.