Identification of causal effects in case-control studies
病例对照研究中的因果效应识别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：摘要以病例对照研究中意向治疗和依方案因果效应的识别为核心。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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病例对照研究中的因果效应识别
- 研究问题
- 病例对照研究在何种条件下能够获得因果解释，不同抽样与匹配设计又分别允许识别哪些意向治疗或依方案效应？
- 方法与思路
- 作者重新审视经典概念、假设与原则，围绕目标因果量分析病例基底、存活者和风险集抽样，并分别讨论匹配与非匹配情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文梳理常见病例对照设计下多类目标效应的识别问题，为其他目标量、设计变体及更复杂情形的研究提供基础。
- 阅读关注点
- 应逐一核对目标量的总体定义、抽样机制与识别公式，特别关注匹配、随访时间和依方案效应所需条件之间的关系。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列出各设计的具体识别条件或公式，不能直接推断任一设计均可识别。
原文摘要
Case-control designs are an important tool in contrasting the effects of well-defined treatments. In this paper, we reconsider classical concepts, assumptions and principles and explore when the results of case-control studies can be endowed a causal interpretation. Our focus is on identification of target causal quantities, or estimands. We cover various estimands relating to intention-to-treat or per-protocol effects for popular sampling schemes (case-base, survivor, and risk-set sampling), each with and without matching. Our approach may inform future research on different estimands, other variations of the case-control design or settings with additional complexities.