Time-lag bias induced by unobserved heterogeneity: comparing treated patients to controls with a different start of follow-up
未观测异质性引起的时间滞后偏差：随访起点不同的治疗组与对照组比较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：摘要研究治疗与对照比较中的选择机制、效应估计偏差及调整方法，属于因果推断。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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未观测异质性引起的时间滞后偏差：随访起点不同的治疗组与对照组比较
- 研究问题
- 当治疗组和对照组从疾病历程中的不同时间点开始随访，未观测风险异质性如何导致治疗效应估计的偏差？
- 方法与思路
- 作者定义目标量与时间轴，利用诊断至治疗启动的间隔提出五种调整方式，并以模拟及生育治疗案例进行评估。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，进入治疗数据的患者可能经过未发生事件的筛选，时间滞后偏差可很大，分析应纳入诊断至治疗的间隔。
- 阅读关注点
- 应核对两组入组与风险集构造、五种调整方法的目标量和假设，以及调整是否仍受未观测异质性影响。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审和期刊接收均未核实；摘要未说明各方法的偏差消除条件或具体比较结果。
原文摘要
In comparative effectiveness research, treated and control patients might have a different start of follow-up as treatment is often started later in the disease trajectory. This typically occurs when data from treated and controls are not collected within the same source. Only patients who did not yet experience the event of interest whilst in the control condition end up in the treatment data source. In case of unobserved heterogeneity, these treated patients will have a lower average risk than the controls. We illustrate how failing to account for this time-lag between treated and controls leads to bias in the estimated treatment effect. We define estimands and time axes, then explore five methods to adjust for this time-lag bias by utilising the time between diagnosis and treatment initiation in different ways. We conducted a simulation study to evaluate whether these methods reduce the bias and then applied the methods to a comparison between fertility patients treated with insemination and similar but untreated patients. We conclude that time-lag bias can be vast and that the time between diagnosis and treatment initiation should be taken into account in the analysis to respect the chronology of the disease and treatment trajectory.