[論文レビュー] Causal Proportional Hazards Estimation with a Binary Instrumental Variable

Behzad Kianian, Jung In Kim+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2019

Advanced Causal Inference Techniques参考文献 26被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、右側打ち切りデータと二値の工具変数（IV）を用いた因果的プロポーションハザードモデルに対して、シンプルな二段階逆重み付け推定量を提案する。これにより、測定されない交絡要因が存在する生存解析設定における因果的推論が可能になる。この手法は、特別なIV特性を活用して、部分尤度フレームワークにプロパENSITYスコア重み付けを適応させ、標準的な仮定のもとで有効な推論を保証するとともに、ブートストラップを用いた分散推定と組み合わせて、標準ソフトウェアで実装可能である。

ABSTRACT

Instrumental variables (IV) are a useful tool for estimating causal effects in the presence of unmeasured confounding. IV methods are well developed for uncensored outcomes, particularly for structural linear equation models, where simple two-stage estimation schemes are available. The extension of these methods to survival settings is challenging, partly because of the nonlinearity of the popular survival regression models and partly because of the complications associated with right censoring or other survival features. We develop a simple causal hazard ratio estimator in a proportional hazards model with right censored data. The method exploits a special characterization of IV which enables the use of an intuitive inverse weighting scheme that is generally applicable to more complex survival settings with left truncation, competing risks, or recurrent events. We rigorously establish the asymptotic properties of the estimators, and provide plug-in variance estimators. The proposed method can be implemented in standard software, and is evaluated through extensive simulation studies. We apply the proposed IV method to a data set from the Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian cancer screening trial to delineate the causal effect of flexible sigmoidoscopy screening on colorectal cancer survival which may be confounded by informative noncompliance with the assigned screening regimen.

研究の動機と目的

• 無作為化試験における非遵守による標準的手法のバイアスが生じる生存データにおいて、因果的治療効果を推定する課題に対処すること。
• 従来、線形モデルと連続的アウトカムに限定されていた工具変数手法を、右側打ち切り時間イベントアウトカムを伴う比例ハザードモデルに拡張すること。
• 強いパラメトリック仮定を避け、複雑な推論手順を回避する、計算が単純で実装可能な方法を開発すること。
• 提案された因果的ハザード比推定量の漸近的妥当性を保証し、プラグイン型分散推定器を提供すること。
• 左側打ち切り、競合リスク、繰り返し発生イベントを含む複雑な生存設定への適用性を示すこと。

提案手法

• 二値の工具変数の特別な特性を用いて、プロパENSITYスコア重み付けに類似した逆確率重み付けスキームを導出する。
• 二段階手順を採用する：第一段階では、治療割り当て（工具）を二値回帰でモデル化する。第二段階では、推定確率をコックスモデルの部分尤度における重みとして使用する。
• 第二段階で、偏尤度スコア関数を不偏推定方程式として用い、構造的モデル仮定のもとで一貫性を確保する。
• 正則性条件の下で推定量の漸近的正規性と一貫性を導出し、第一段階の推定誤差を補正するため、ブートストラップを用いた分散推定を実施する。
• 重み付けを部分尤度フレームワークに統合することで、左側打ち切り、競合リスク、繰り返し発生イベントを含む複雑な生存設定へのアプローチを一般化する。
• 広範なシミュレーションとPLCOがんスクリーニング試験データへの応用を通じて、非遵守による測定されない交絡要因を調整した、柔軟なシグモイドスコープ検査の結腸直腸がん死亡率に対する因果的効果を推定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 右側打ち切りデータと二値の工具変数を伴う比例ハザードモデルにおける因果的推論のため、シンプルな二段階逆重み付けアプローチを開発できるか？
• RQ2 標準的なITTまたは「実際の治療」分析がバイアスを受ける状況下でも、測定されない交絡要因が存在する中で、提案手法が有効な推論を維持できるか？
• RQ3 標準的なコックスモデルソフトウェアで実装可能であり、第一段階での重み推定誤差を補正する適切な分散推定が可能か？
• RQ4 左側打ち切り、競合リスク、または繰り返し発生イベントを含む複雑な生存設定において、この手法はどのように性能を発揮するか？
• RQ5 非遵守による測定されない交絡要因を調整した上で、PLCO試験における柔軟なシグモイドスコープ検査が結腸直腸がん死亡率に与える因果的効果は何か？

主な発見

• シミュレーション研究において、提案手法の推定量は有限標本でも良好な性能を示し、さまざまなシナリオでバイアスが低く、名目水準に近いカバレッジを達成した。
• この手法は、因果的ハザード比の推定量に対して一貫性と漸近的正規性を有し、ブートストラップ分散推定により有効な推論が可能である。
• PLCO試験において、IV解析は65–69歳および70–74歳の年齢層において、柔軟なシグモイドスコープ検査が結腸直腸がん死亡率に有意な保護効果を示したが、55–59歳および60–64歳の年齢層ではその効果は認められなかった。
• 若年層における「実際の治療」解析とIV解析の乖離は、実際のスクリーニング状態によるリスク要因の不均衡に起因し、非遵守に起因するバイアスが「実際の治療」モデルに存在することを示唆している。
• IV解析は、60歳以上すべての年齢層において、女性の方が男性に比べて結腸直腸がん死亡率が低いという強い証拠を示した。
• この手法は、家族に結腸直腸がんの既往があることと関連する生存の不利要因を示唆しており、生物学的および行動的交絡要因と整合的である。