Causal identification of treatment effects for infectious disease outcomes in interconnected populations is challenging because infection outcomes may be transmissible to others, and treatment given to one individual may affect others' outcomes. Contagion, or transmissibility of outcomes, complicates standard conceptions of treatment interference in which an intervention delivered to one individual can affect outcomes of others. Several statistical frameworks have been proposed to measure causal treatment effects in this setting, including structural transmission models, mediation-based partnership models, and randomized trial designs. However, existing estimands for infectious disease intervention effects are of limited conceptual usefulness: Some are parameters in a structural model whose causal interpretation is unclear, others are causal effects defined only in a restricted two-person setting, and still others are nonparametric estimands that arise naturally in the context of a randomized trial but may not measure any biologically meaningful effect. In this paper, we describe a unifying formalism for defining nonparametric structural causal estimands and an identification strategy for learning about infectious disease intervention effects in clusters of interacting individuals when infection times are observed. The estimands generalize existing quantities and provide a framework for causal identification in randomized and observational studies, including situations where only binary infection outcomes are observed. A semiparametric class of pairwise Cox-type transmission hazard models is used to facilitate statistical inference in finite samples. A comprehensive simulation study compares existing and proposed estimands under a variety of randomized and observational vaccine trial designs.


翻译:对相互关联的人群中的传染性疾病结果的治疗效果进行因果关系的确定具有挑战性,因为感染结果可能可传染给他人,而给予一个人的治疗可能影响到他人的结果。结果的传染或传播使治疗干预的标准概念复杂化,而向一个人提供的干预可能影响到其他人的结果。提议了若干统计框架来衡量这一环境的因果关系,包括结构传播模式、基于调解的伙伴关系模式和随机试验设计。然而,现有传染性疾病观察效果估计值的概念效用有限:有些是结构模型中的参数,其因果关系解释不明确,另一些是只在限制的两个人设置中界定的因果关系效果,还有一些是非参数性估计性治疗干预,在随机试验中自然出现,但可能无法衡量任何具有生物意义的影响。在本文件中,我们描述了一种统一的形式主义,用于界定非参数性结构性结构因果关系估计值,以及在观察到感染时间时,为在互动性个人群群中了解传染病干预影响而提出的确定战略:一些参数,其因果解释不明确,而另一些参数则只是由限制性的两个人设置的因果影响,还有一些是非因果性估计性估计性的估计,在随机性试验中,在随机性试验中,在随机性试验中只使用了某种风险性传染性研究的模型中,只有根据一种可观察到的分类和半性分析性结论性结论性结论性结论性结论性结论性结论性结论性结论性分析结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年8月4日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年5月15日
因果关联学习,Causal Relational Learning
专知会员服务
178+阅读 · 2020年4月21日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2017年10月12日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月24日
VIP会员
相关VIP内容
迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年8月4日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
104+阅读 · 2020年5月15日
因果关联学习,Causal Relational Learning
专知会员服务
178+阅读 · 2020年4月21日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2017年10月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员