Causal inference for time-to-
event data with a cured
subpopulation
成果簡(jiǎn)介
SUIBE科研
近期，我校統(tǒng)計(jì)與信息學(xué)院教師汪毅博士與北京大學(xué)北京國(guó)際數(shù)學(xué)研究中心博士生鄧宇昊和周曉華教授合作撰寫(xiě)的《Causal inference for time-to-event data with a cured subpopulation》一文發(fā)表在《Biometrics》，2024年第80卷第2期。《Biometrics》涵蓋了統(tǒng)計(jì)方法、理論研究和應(yīng)用研究等多個(gè)方面，特別關(guān)注統(tǒng)計(jì)學(xué)在生物學(xué)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)和環(huán)境科學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用，被我校列為國(guó)際II類(lèi)期刊。
內(nèi)容摘要
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在研究治療對(duì)生存時(shí)間的影響時(shí)，常有一些個(gè)體從未經(jīng)歷過(guò)死亡事件，這通常表明他們已被治愈。然而，由于刪失現(xiàn)象的存在，是否被治愈可能無(wú)法被直接觀測(cè)到，這使得此種情形下對(duì)于治療效果的定義變得困難。當(dāng)前的方法主要側(cè)重于估計(jì)各種治愈模型中的模型參數(shù)，這最終導(dǎo)致缺乏因果解釋。為解決這一問(wèn)題，本文基于主層分析法提出了兩種因果估計(jì)量，即隨時(shí)間變化的風(fēng)險(xiǎn)差異和平均生存時(shí)間差異，作為對(duì)治愈率評(píng)價(jià)治療效果的補(bǔ)充，更適用于存在未治愈的子群體的研究。這些估計(jì)量可以在存在未治愈子群體的人群中估計(jì)治療對(duì)死亡時(shí)間的影響。文中證明了在可忽略的治療分配機(jī)制下，通過(guò)使用潛在治愈狀態(tài)的替代變量可以保證我們提出的兩個(gè)估計(jì)量是可識(shí)別的。本文還提供了利用混合治愈模型進(jìn)行估計(jì)的方法。該方法被應(yīng)用于一項(xiàng)關(guān)于急性淋巴細(xì)胞白血病的觀察性研究，該研究比較了不同移植類(lèi)型對(duì)無(wú)白血病生存率的治療效果。該方法得出了出色的結(jié)果，可為未來(lái)的治療決策提供信息。
關(guān)鍵詞：治愈模型，可識(shí)別性，個(gè)體治療策略，無(wú)白血病生存，主分層，生存分析
作者簡(jiǎn)介
SUIBE科研
汪毅，理學(xué)博士，上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與信息學(xué)院講師，研究領(lǐng)域?yàn)橐蚬茢唷⑸娣治觥⒏呔S假設(shè)檢驗(yàn)等。主持國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目1項(xiàng)，其研究成果發(fā)表在《Biometrics》、《Statistica Sinica》、《Canadian Journal of Statistics》等期刊。給本科生教授《最優(yōu)化方法》、《統(tǒng)計(jì)軟件R語(yǔ)言》、《抽樣技術(shù)》等課程。