Nonparametric Sensitivity Analysis for Unobserved Confounding with Survival Outcomes
生存结果中未观测混杂的非参数敏感性分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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生存结果中未观测混杂的非参数敏感性分析
- 研究问题
- 如何在不依赖未观测混杂的参数结构或Cox比例风险模型时，评估未观测混杂对生存曲线与限制平均生存时间因果解释的影响？
- 方法与思路
- 作者推导观测与反事实生存曲线差异的非参数界限，并用半参数效率理论构造估计与推断，同时处理限制平均生存时间的差异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出针对生存曲线和限制平均生存时间的非参数敏感性界限及推断，并通过数值研究和腮腺癌手术应用展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对敏感性参数如何限制未观测混杂、界限是否尖锐、删失处理条件，以及有效估计和限制平均生存时间截点的选择。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未说明敏感性模型、删失假设或应用结论；非参数分析仍需明确混杂限制。
原文摘要
In observational studies, the observed association between an exposure and outcome of interest may be distorted by unobserved confounding. Causal sensitivity analysis can be used to assess the robustness of observed associations to potential unobserved confounding. For time-to-event outcomes, existing sensitivity analysis methods rely on parametric assumptions on the structure of the unobserved confounders and Cox proportional hazards models for the outcome regression. If these assumptions fail to hold, it is unclear whether the conclusions of the sensitivity analysis remain valid. Additionally, causal interpretation of the hazard ratio is challenging. To address these limitations, in this paper we develop a nonparametric sensitivity analysis framework for time-to-event data. Specifically, we derive nonparametric bounds for the difference between the observed and counterfactual survival curves and propose estimators and inference for these bounds using semiparametric efficiency theory. We also provide nonparametric bounds and inference for the difference between the observed and counterfactual restricted mean survival times. We demonstrate the performance of our proposed methods using numerical studies and an analysis of the causal effect of elective neck dissection on mortality in patients with high-grade parotid carcinoma.