論文の概要: Incorporating External Controls for Estimating the Average Treatment Effect on the Treated with High-Dimensional Data: Retaining Double Robustness and Ensuring Double Safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20586v1
- Date: Wed, 24 Sep 2025 21:55:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.602422
- Title: Incorporating External Controls for Estimating the Average Treatment Effect on the Treated with High-Dimensional Data: Retaining Double Robustness and Ensuring Double Safety
- Title（参考訳）: 高次元データに対する平均処理効果推定のための外部制御の導入:二重ロバスト性維持と二重安全確保
- Authors: Chi-Shian Dai, Chao Ying, Yang Ning, Jiwei Zhao,
- Abstract要約: 外部の制御データが、多くの場合、はるかに大きなサンプルサイズで利用可能であるシナリオに対処する。
ATT用2重頑健性推定器に外部制御を組み込むと、パラドックス的に効率が低下する可能性がある。
本稿では,従来の手法よりも高効率な2重頑健な推定器を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.102311052155508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Randomized controlled trials (RCTs) are widely regarded as the gold standard for causal inference in biomedical research. For instance, when estimating the average treatment effect on the treated (ATT), a doubly robust estimation procedure can be applied, requiring either the propensity score model or the control outcome model to be correctly specified. In this paper, we address scenarios where external control data, often with a much larger sample size, are available. Such data are typically easier to obtain from historical records or third-party sources. However, we find that incorporating external controls into the standard doubly robust estimator for ATT may paradoxically result in reduced efficiency compared to using the estimator without external controls. This counterintuitive outcome suggests that the naive incorporation of external controls could be detrimental to estimation efficiency. To resolve this issue, we propose a novel doubly robust estimator that guarantees higher efficiency than the standard approach without external controls, even under model misspecification. When all models are correctly specified, this estimator aligns with the standard doubly robust estimator that incorporates external controls and achieves semiparametric efficiency. The asymptotic theory developed in this work applies to high-dimensional confounder settings, which are increasingly common with the growing prevalence of electronic health record data. We demonstrate the effectiveness of our methodology through extensive simulation studies and a real-world data application.
- Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験(RCTs)は、生物医学研究における因果推論の標準として広く見なされている。
例えば、処理された(ATT)に対する平均処理効果を推定する際には、正当性スコアモデルまたは制御結果モデルのいずれかを正しく指定する必要がある二重ロバストな推定手順を適用することができる。
本稿では、外部制御データ(多くの場合、はるかに大きなサンプルサイズ)が利用可能であるシナリオに対処する。
このようなデータは、典型的には歴史的記録や第三者の情報源から入手しやすい。
しかし、ATTの標準2倍頑健な推定器に外部制御を組み込むと、外部制御のない推定器に比べてパラドックス的に効率が低下する可能性がある。
この直感的な結果から、外部制御の素直な組み込みは推定効率を損なう可能性が示唆された。
そこで本研究では, モデル不特定であっても, 外部制御なしで, 従来の手法よりも高い効率を保証できる新しい2倍頑健な推定器を提案する。
すべてのモデルが正しく指定された場合、この推定器は、外部制御を組み込んだ半パラメトリック効率の標準的な2倍頑健な推定器と整合する。
本研究で開発された漸近的理論は、電子的健康記録データの増加に共通する高次元共同設立設定に適用される。
提案手法の有効性をシミュレーション研究と実世界のデータアプリケーションを用いて実証する。
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