論文の概要: A Bayesian Framework for Causal Analysis of Recurrent Events in Presence
of Immortal Risk
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03247v1
- Date: Thu, 6 Apr 2023 17:30:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-07 13:16:15.790178
- Title: A Bayesian Framework for Causal Analysis of Recurrent Events in Presence
of Immortal Risk
- Title（参考訳）: 不死のリスクのある連続事象の因果解析のためのベイズ的枠組み
- Authors: Arman Oganisian, Anthony Girard, Jon A. Steingrimsson, Patience Moyo
- Abstract要約: 目標は、特定のフォローアップウィンドウ上で、指定されたターゲット人口内での2つの治療の下でのイベントレートの違いを推定することである。
対象人口の会員数は、適格基準で定義されるが、適格の時点では、治療が正確に割り当てられることは滅多にない。
このタイミングのミスアライメントに対するアドホックな解決策は、後続の割り当てに基づいて治療を適当に割り当てるなど、治療に先立ってイベントレートを誤って当てはめている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Observational studies of recurrent event rates are common in biomedical
statistics. Broadly, the goal is to estimate differences in event rates under
two treatments within a defined target population over a specified followup
window. Estimation with observational claims data is challenging because while
membership in the target population is defined in terms of eligibility
criteria, treatment is rarely assigned exactly at the time of eligibility.
Ad-hoc solutions to this timing misalignment, such as assigning treatment at
eligibility based on subsequent assignment, incorrectly attribute prior event
rates to treatment - resulting in immortal risk bias. Even if eligibility and
treatment are aligned, a terminal event process (e.g. death) often stops the
recurrent event process of interest. Both processes are also censored so that
events are not observed over the entire followup window. Our approach addresses
misalignment by casting it as a treatment switching problem: some patients are
on treatment at eligibility while others are off treatment but may switch to
treatment at a specified time - if they survive long enough. We define and
identify an average causal effect of switching under specified causal
assumptions. Estimation is done using a g-computation framework with a joint
semiparametric Bayesian model for the death and recurrent event processes.
Computing the estimand for various switching times allows us to assess the
impact of treatment timing. We apply the method to contrast hospitalization
rates under different opioid treatment strategies among patients with chronic
back pain using Medicare claims data.
- Abstract（参考訳）: 再発事象率の観測的研究は、生物医学的統計学において一般的である。
目的は、特定のフォローアップウィンドウ上で、指定された対象集団内での2つの治療におけるイベントレートの違いを推定することである。
対象集団のメンバーシップは適格基準で定義されているが、適格時に正確には治療が割り当てられることはほとんどないため、観察的請求データによる推定は困難である。
このタイミングのミスアライメントに対するアドホックな解決策は、後続の割り当てに基づいて治療を適当に割り当てるなど、不正にイベントレートを治療に当てはめ、不死のリスクバイアスをもたらす。
資格と治療が一致しているとしても、終末イベントプロセス(例えば死)は、しばしば繰り返し発生するイベントプロセスの関心を止める。
どちらのプロセスも検閲され、イベントはフォローアップウィンドウ全体にわたって観察されない。
一部の患者は治療中に治療を受けており、他の患者は治療をオフにしていますが、特定の時間に治療に切り替える場合もあります。
特定の因果仮定の下でスイッチングによる平均因果効果を定義し,同定する。
半パラメトリックベイズモデルを用いたg-計算フレームワークを用いて、死と再帰事象のプロセスに対する推定を行う。
様々なスイッチング時間に対する推定値を計算することで、治療タイミングの影響を評価することができる。
本手法は,慢性腰痛患者のオピオイド治療戦略の違いによる入院率の対比に,メディケアクレームデータを用いて適用する。
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