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Proximal indirect comparison
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AI
DOI：10.1093/biomet/asaf044.png)
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摘要
En 中文
我们考虑间接比较问题，其中在一个随机对照试验中，感兴趣的处理组在设计上不存在，但在另一个试验中可用。前者是目标试验，后者是源试验。目标人群平均治疗效应的可识别性通常依赖于条件可转换性假设。然而，一个普遍的担忧是所有相关效应修饰因子是否被测量并得到控制。我们基于代理给出了一个存在移动、未观测效应修饰因子时的新的邻近识别结果：两个试验中的调整代理以及在源试验中的附加再加权代理。我们提出了一种双重稳健的估计量，以对抗所谓的桥接函数的误设，并在桥接函数估计量的一致性较弱的条件下渐近正态。我们使用两个体重管理试验作为背景，以说明代理的选择，并将我们的方法应用于比较这些试验中主动治疗的体重减轻效应。
Keyword:
Indirect comparison
Meta-analysis
Proximal causal inference
Transportability