Randomization inference for stepped-wedge designs with noncompliance with application to a palliative care pragmatic trial
存在不依从时阶梯楔形设计的随机化推断：姑息治疗试验应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究随机试验不依从下的因果目标效应、估计与随机化推断。
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…
关注这篇论文的作者
存在不依从时阶梯楔形设计的随机化推断：姑息治疗试验应用
- 研究问题
- 阶梯楔形集群随机试验仅鼓励而不保证接受治疗时，如何定义并估计相关因果效应，妥善处理不依从与推断？
- 方法与思路
- 作者为存在不依从的阶梯楔形设计构建因果框架，提出目标效应、估计量和推断程序，并以数值研究比较分析方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架提供方法选择指导；姑息治疗试验重分析的点估计提示更大效应，但区间仍未达到统计显著。
- 阅读关注点
- 应核对目标效应针对哪类受试者、阶梯楔形随机化如何进入推断，以及不依从的识别条件和区间构造方法。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列出识别条件，也不能由更大的点估计断言治疗有效。
原文摘要
While palliative care is increasingly commonly delivered to hospitalized patients with serious illnesses, few studies have estimated its causal effects. Courtright et al. (2016) adopted a stepped-wedge cluster-randomized design to assess the effect of palliative care on a patient-centered outcome. The randomized intervention was a nudge to administer palliative care but did not guarantee receipt of palliative care, resulting in noncompliance. A subsequent analysis using methods suited for standard trial designs produced statistically anomalous results, as an intention-to-treat analysis found no effect while an instrumental variable analysis did (Courtright et al. 2024). This highlights the need for a more principled approach to address noncompliance in stepped-wedge designs. We provide a formal causal inference framework for the stepped-wedge design with noncompliance by introducing a relevant causal estimand and corresponding estimators and inferential procedures. Through numerical studies, we compare an array of estimators and provide practical guidance in choosing an analysis method. Finally, we apply our recommended methods to reanalyze the palliative care pragmatic trial, producing point estimates suggesting a larger effect than the original analysis, but intervals that did not reach statistical significance.