体重增加对死亡率影响的因果模型
摘要：通过g-估计和新颖的结构嵌套模型，我们详细描述了如何从类似于大型健康管理组织电子医疗记录中存储的纵向流行病学数据中估计这种对照的构定死亡对比。我们的分析方法与任何其他方法不同，因为在模型错配的情况下，它可以成功地调整（i）测量的时间变化混杂因素，如运动、高血压和糖尿病，它们同时是从体重增加到死亡的因果路径上的中介变量和未来体重增加的决定因素，（ii）未诊断的临床前疾病所引起的未测混杂（即逆向因果关系），可以同时引起体重不良增加和早期死亡[前提是可以为主观患病时间的最大长度指定一个上限，这种疾病足以影响他的体重而不会在临床上表现出来]，以及（iii）存在特定可识别的亚组，如患有严重肾脏、肝脏、肺部和/或心脏疾病的人群，在这些人群中，未测预后因素的混杂性严重到使得直接分析调整是无用的。
作者：James Robins
论文ID：0802.0509
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2008-02-06