Efficiency-improved doubly robust estimation with non-confounding predictive covariates
利用非混杂预测协变量提高双重稳健估计效率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：摘要明确研究观察性数据中的平均处理效应、倾向得分和双重稳健估计，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…
利用非混杂预测协变量提高双重稳健估计效率
- 研究问题
- 在观察性研究中，存在缺失且通常被排除的非混杂预测协变量，能否在不改变平均处理效应识别目标的同时，提高双重稳健估计效率？
- 方法与思路
- 作者提出允许这类协变量缺失的替代双重稳健估计量，并讨论倾向得分模型正确时的渐近方差优势，以模拟和右心导管应用说明表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该估计量保留双重稳健性，并在倾向得分模型正确时达到所述双重稳健估计类中的最小渐近方差，加入预测协变量还可进一步增效。
- 阅读关注点
- 应核对非混杂协变量的精确定义、缺失机制、双重稳健性的模型组合，以及最小方差比较所限定的估计类和正确设定条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实。摘要未说明完整识别与缺失条件，不能仅凭协变量被认为非混杂就保证效率改进。
原文摘要
In observational studies, covariates with substantial missing data are often omitted, despite their strong predictive capabilities. These excluded covariates are generally believed not to simultaneously affect both treatment and outcome, indicating that they are not genuine confounders and do not impact the identification of the average treatment effect (ATE). In this paper, we introduce an alternative doubly robust (DR) estimator that fully leverages non-confounding predictive covariates to enhance efficiency, while also allowing missing values in such covariates. Beyond the double robustness property, our proposed estimator is designed to be more efficient than the standard DR estimator. Specifically, when the propensity score model is correctly specified, it achieves the smallest asymptotic variance among the class of DR estimators, and brings additional efficiency gains by further integrating predictive covariates. Simulation studies demonstrate the notable performance of the proposed estimator over current popular methods. An illustrative example is provided to assess the effectiveness of right heart catheterization (RHC) for critically ill patients.