論文の概要: A flexible Bayesian g-formula for causal survival analyses with time-dependent confounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02306v2
• Date: Sat, 29 Jun 2024 01:30:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 15:18:25.451322
• Title: A flexible Bayesian g-formula for causal survival analyses with time-dependent confounding
• Title（参考訳）: 時間依存コンバウンディングを用いた因果生存解析のための柔軟なベイズ型g-formula
• Authors: Xinyuan Chen, Liangyuan Hu, Fan Li,
• Abstract要約: 因果解析の一般的な目的は、仮説的介入シナリオの下で因果生存曲線を推定することである。 従来のパラメトリック g-formula アプローチを強化するため,より適応性の高いベイズ型 g-formula 推定器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.481436666029644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In longitudinal observational studies with a time-to-event outcome, a common objective in causal analysis is to estimate the causal survival curve under hypothetical intervention scenarios within the study cohort. The g-formula is a particularly useful tool for this analysis. To enhance the traditional parametric g-formula approach, we developed a more adaptable Bayesian g-formula estimator, which incorporates the Bayesian additive regression trees (BART) in the modeling of the time-evolving generative components, aiming to mitigate bias due to model misspecification. Specifically, we introduce a more general class of g-formulas for discrete survival data that can incorporate the longitudinal balancing scores, which serve as an effective method for dimension reduction and are vital when dealing with an expanding array of time-varying confounders. The minimum sufficient formulation of these longitudinal balancing scores is linked to the nature of treatment regimes, whether static or dynamic. For each type of treatment regime, we provide posterior sampling algorithms grounded in the BART framework. We have conducted simulation studies to illustrate the empirical performance of the proposed method and further demonstrate its practical utility using data from the Yale New Haven Health System's (YNHHS) electronic health records.
• Abstract（参考訳）: 時系列観察研究における因果解析の一般的な目的は、仮説的介入のシナリオの下で因果的生存曲線を推定することである。 g-formulaはこの解析に特に有用なツールである。 従来のパラメトリックなg-formulaアプローチを強化するために,ベイジアン加法回帰木(BART)をモデル不特定性によるバイアスの軽減を目的とした,より適応性の高いベイジアンg-formula推定器を開発した。 具体的には,離散生存データに対するより一般的なg-formulaのクラスを導入し,縦バランススコアを組み込むことにより,次元減少の有効な方法となり,時間変化のある共同創設者の列を扱う上で重要であることを示す。 これらの時間的バランススコアの最小限の定式化は、静的か動的かにかかわらず、治療体制の性質に関係している。 各治療法について,BARTフレームワークを基盤とした後部サンプリングアルゴリズムを提案する。 本研究は,Yale New Haven Health System (YNHHS) の電子健康記録から得られたデータを用いて,提案手法の実証的性能を実証するためのシミュレーション研究を行った。

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