A standard assumption for causal inference about the joint effects of time-varying treatment is that one has measured sufficient covariates to ensure that within covariate strata, subjects are exchangeable across observed treatment values, also known as "sequential randomization assumption (SRA)". SRA is often criticized as it requires one to accurately measure all confounders. Realistically, measured covariates can rarely capture all confounders with certainty. Often covariate measurements are at best proxies of confounders, thus invalidating inferences under SRA. In this paper, we extend the proximal causal inference (PCI) framework of Miao et al. (2018) to the longitudinal setting under a semiparametric marginal structural mean model (MSMM). PCI offers an opportunity to learn about joint causal effects in settings where SRA based on measured time-varying covariates fails, by formally accounting for the covariate measurements as imperfect proxies of underlying confounding mechanisms. We establish nonparametric identification with a pair of time-varying proxies and provide a corresponding characterization of regular and asymptotically linear estimators of the parameter indexing the MSMM, including a rich class of doubly robust estimators, and establish the corresponding semiparametric efficiency bound for the MSMM. Extensive simulation studies and a data application illustrate the finite sample behavior of proposed methods.


翻译:对时间差异处理的共同影响的因果关系推断标准假设是,一个人已经测量到足够的共差,以确保在共差层内,不同对象在观察到的治疗值(又称“序列随机假设”)之间可以互换。 SRA经常受到批评,因为它需要精确测量所有共差者。现实的、测量的共差很少能肯定地捕捉所有共解者。常有的共差测量最多只能是混杂者的近身,从而使SRA的模拟抽样推断无效。在本文中,我们将Miao等人(2018年)的准因果推断框架扩大到半分数边际结构平均模型(MSMMM)下的纵向设置。 PCI提供了一个机会,了解在SRA根据测得的时间变化共差的共差差差差差差者无法准确捕捉到所有混杂者。我们建立了非对等值的识别,配对时间变量进行对比,并提供了对质的米亚等人等人(2018年)的准性因果关系框架框架(PCI)框架,以半分数边际边际边际边际结构平均结构模型模型模型(MIS标定的精确度研究)进行相应的定性分析。

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