Causal inference for recurrent events with time-varying exposure in the presence of a terminal event
We study causal inference for recurrent events with time-varying exposures in the presence of a terminal event and right censoring. To disentangle the effect of the exposure towards the recurrent events and the terminal event, we consider causal estimands for event rates and survival probabilities simultaneously. We establish identifiability conditions for these estimands and develop estimation strategies based on inverse probability weighting and multiply robust approaches. Through simulation studies, we evaluate the finite-sample performance of the proposed estimators and demonstrate their practical utility.
Inférence causale pour des événements récurrents avec exposition variable dans le temps en présence d'un événement terminal
Nous étudions l'inférence causale pour les événements récurrents avec des expositions variables dans le temps en présence d'un événement terminal et d'une censure à droite. Afin de démêler l'effet de l'exposition sur les événements récurrents et l'événement terminal, nous considérons simultanément les estimations causales pour les taux d'événements et les probabilités de survie. Nous établissons des conditions d'identifiabilité pour ces estimandes et développons des stratégies d'estimation basées sur la pondération par la probabilité inverse et des approches robustes multiples. À travers des études en simulation, nous évaluons les performances sur échantillon fini des estimateurs proposés et démontrons leur utilité pratique.
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