[論文レビュー] Generalizing and transporting inferences about the effects of treatment assignment subject to non-adherence

Issa J Dahabreh, Sarah E. Robertson+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 9, 2022

Advanced Causal Inference Techniques被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、非順守が存在する状況下で、無作為化試験からターゲット集団への介入効果の一般化および輸送を可能にする因果推定統計量の同定可能性について検討する。非測定共通原因が試験参加と治療順守の間に存在する場合、ターゲット集団における治療割り当ての効果は同定不可能であることが示され、輸送可能性および一般化分析において試験参加効果と非測定交絡をモデル化する必要があることを強調している。

ABSTRACT

We discuss the identifiability of causal estimands for generalizability and transportability analyses, both under perfect and imperfect adherence to treatment assignment. We consider a setting where the trial data contain information on baseline covariates, assignment at baseline, intervention at baseline (point treatment), and outcomes; and where the data from non-randomized individuals only contain information on baseline covariates. In this setting, we review identification results under perfect adherence and study two examples in which non-adherence severely limits the ability to transport inferences about the effects of treatment assignment to the target population. In the first example, trial participation has a direct effect on treatment receipt and, through treatment receipt, on the outcome (a "trial engagement effect" via adherence). In the second example, participation in the trial has unmeasured common causes with treatment receipt. In both examples, the effect of assignment on the outcome in the target population is not identifiable. In the first example, however, the effect of joint interventions to scale-up trial activities that affect adherence and assign treatment is identifiable. We conclude that generalizability and transportability analyses should consider trial engagement effects via adherence and selection for participation on the basis of unmeasured factors that influence adherence.

研究の動機と目的

• 試験結果をターゲット集団に拡張する際の一般化および輸送分析で推定されている因果推定統計量を明確化すること。
• 治療割り当てへの非順守が、ターゲット集団における意図した治療効果の同定可能性にどのように影響するかを調査すること。
• 参加が順守および結果に影響する「試験参加効果」が、輸送可能性および一般化の推論の妥当性に果たす役割を検討すること。
• 試験参加と治療順守の非測定共通原因が因果効果の同定可能性に与える影響を評価すること。
• 標準的な割り当て効果が同定不可能であっても、試験活動の拡大と治療割り当ての両方を含む連合介入の効果が同定可能となる条件を提供すること。

提案手法

• 構造的因果モデル（SCMs）および選択ダイアグラム（SWIGs）を用いて、試験参加、治療割り当て、順守、結果の間の因果構造を表現する。
• 条件付き交換可能性および無視可能性の仮定に基づく同定基準を適用し、さまざまな仮定下での推定統計量の同定可能性を評価する。
• 2つの主要なシナリオを検討する：(1) 試験参加が直接的に順守および結果に影響する参加効果（エンゲージメント効果）がある場合、(2) 非測定交絡要因が参加と順守の両方に影響を与える場合。
• 完全な順守と不完全な順守の両方の下での同定可能性を分析し、意図した治療効果と連合介入効果を区別する。
• ベースライン共変量、割り当て、結果を含む試験データおよび、ベースライン共変量のみを含む非無作為化データの文脈で、標準化手法（例：g-フォーミュラ、重み付け）を用いる。
• 非測定共通原因が存在する場合、割り当てた治療のみに依存する標準的な輸送可能性手法では、ターゲット集団における割り当て効果を同定できないことを示している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非順守が存在する状況下で、ターゲット集団における治療割り当ての効果がどの条件下で同定可能となるか。
• RQ2 参加が順守および結果に影響する「試験参加効果」が、意図した治療効果の輸送可能性にどのように影響するか。
• RQ3 試験参加と治療順守の非測定共通原因が存在する場合、治療割り当て効果の同定可能性はどのように変化するか。
• RQ4 割り当て単体の効果が同定不可能であっても、試験活動の拡大と治療割り当ての両方を含む連合介入の効果が同定可能となるか。
• RQ5 非順守が不完全で非測定交絡が存在する状況下で、輸送可能性および一般化分析に用いられる標準化手法はどのように機能するか。

主な発見

• 試験参加が直接的に治療受領および結果に影響する（順守を通じた「試験参加効果」がある）場合、ターゲット集団における治療割り当ての効果は同定不可能である。
• 試験参加と治療順守の両方に影響する非測定共通原因が存在する場合、ターゲット集団における治療割り当ての効果も同定不可能である。
• 試験参加効果が存在する状況下でも、順守を改善する試験活動の拡大と治療割り当ての両方を含む連合介入の効果は同定可能である。
• 非測定交絡が参加と順守に影響する場合、割り当てた治療のみに依存する標準的な輸送可能性および一般化手法は、因果的でない推定値を生じる可能性がある。
• 標準化手法の因果的解釈は、順守パターンに関する仮定および非測定交絡または参加効果の不在という仮定に強く依存する。
• 本研究の結果は、とりわけ低順守が見られる実用的または長期治療試験において、一般化および輸送分析が試験参加および非測定交絡を明示的にモデル化する必要があることを示唆している。