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Target Trial Emulation

  • Target Trial Emulation
  • 因果推論の文脈で2010年代から．詳細な解説は Hernan, et al. AJE 2016 1)
  • うまくこのフレームにはまる場合は，オススメ
  1. 問いに答えられる理想的な実験（Target Trial）を想像する
  2. 観察データを用いて，それを模倣する

模倣するもの

Protocol Component説明
Eligibility誰が試験に参加しているか？
Assignmentランダム割り付け．いつのタイミングか？
Follow-up periodランダム化から，いつまでか？
Treatment strategies具体的な介入は？どのように患者を治療するのか
Causal contrast of interstITT vs Per-protocol?
  • RCT では上記は明確に揃っているものだが，観察研究ではズレやすい．
    • それによって不死時間バイアスや選択バイアスが起こる

RCT と観察データの違い

/RCT観察データ
交絡無作為割り付け自然実験や調整で対応
選択バイアス追跡の失敗追跡失敗，欠測，除外基準，解析etc…で起きやすい
不死時間バイアス/起こりうる
Causal Estimand対象集団は何か？仮想的介入は何か？Causal contrastは？
  • Causal Estimandがズレている研究手法同士の比較には要注意
1)
Hernán MA, Robins JM. Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available. Am J Epidemiol. 2016;183(8):758-764. DOI, Pubmed, PMC4832051