論文の概要: Causal inference for the expected number of recurrent events in the presence of a terminal event

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16571v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 21:31:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-06-30 15:24:58.744319
• Title: Causal inference for the expected number of recurrent events in the presence of a terminal event
• Title（参考訳）: 終端イベントの存在下でのリカレントイベントの予測数に対する因果推論
• Authors: Benjamin R. Baer, Robert L. Strawderman, Ashkan Ertefaie
• Abstract要約: 終端イベントの存在下での繰り返し事象の因果推論と効率的な推定について検討した。 絶対連続性の仮定は、障害、検閲、観察されたデータの基本的な確率分布についてなされない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study causal inference and efficient estimation for the expected number of recurrent events in the presence of a terminal event. We define our estimand as the vector comprising both the expected number of recurrent events and the failure survival function evaluated along a sequence of landmark times. We identify the estimand in the presence of right-censoring and causal selection as an observed data functional under coarsening at random, derive the nonparametric efficiency bound, and propose a multiply-robust estimator that achieves the bound and permits nonparametric estimation of nuisance parameters. Throughout, no absolute continuity assumption is made on the underlying probability distributions of failure, censoring, or the observed data. Additionally, we derive the class of influence functions when the coarsening distribution is known and review how published estimators may belong to the class. Along the way, we highlight some interesting inconsistencies in the causal lifetime analysis literature.
• Abstract（参考訳）: 終端イベントの存在下での繰り返し事象の因果推論と効率的な推定について検討した。 我々は,予測回数の繰り返しイベントと,ランドマーク時間列に沿って評価された障害生存関数の両方からなるベクトルとして推定値を定義する。 ランダムに粗大化下で機能する観測データとして、右検閲と因果選択の存在下での推定を同定し、非パラメトリック効率境界を導出し、境界を達成し、迷惑パラメータの非パラメトリック推定を可能にするマルチプライロバスト推定器を提案する。 全体として、失敗、検閲、観察されたデータの基本的な確率分布について絶対連続性の仮定は行われない。 さらに、粗い分布が分かっていれば影響関数のクラスを導出し、そのクラスに属することができるのかをレビューする。 その過程で,因果寿命分析文献における興味深い不一致を浮き彫りにする。

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