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Closed-Form variance estimator for weighted propensity score estimators with survival outcome - 19/04/19

Doi : 10.1016/j.respe.2019.03.050 
D. Hajage b, , G. Chauvet a, c, L. Belin b, A. Lafourcarde b, F. Tubach b, Y. De rycke b
a École nationale de la statistique et de l’analyse de l’information, ENSAI, Bruz, France 
b Sorbonne université, département biostatistique santé publique et information médicale, centre de pharmaco-épidémiologie (Cephepi), CIC-1421, AP–HP, Paris, France 
c IRMAR - Institut de recherche mathématique de Rennes, UMR CNRS 6625, Rennes, France 

Auteur correspondant.

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Résumé

Introduction

Les Méthodes basées sur le score de propension (SP) sont largement utilisées dans les études observationnelles pour évaluer l’effet marginal d’un traitement. La pondération sur le SP est une méthode populaire permettant d’estimer l’effet marginal dans l’ensemble de la population (« average treatment effect » ou ATE) ou l’effet marginal dans la population effectivement traitée (« average treatment effect on the treated », ou ATT). Des recherches antérieures ont montré que la variance de l’effet du traitement n’est correctement estimée que si l’estimateur de la variance prend en compte le fait que le SP est lui-même estimé à partir des données disponibles dans une première étape de l’analyse. En 2016, Austin a montré que l’estimateur de variance basé sur le bootstrap était le seul estimateur existant produisant des estimations approximativement correctes lorsque le critère de jugement analysé est censuré. Cet auteur a souligné la nécessité de mettre au point un estimateur analytique de la variance du hazard ratio marginal tenant compte de l’étape d’estimation du SP.

Méthodes

Dans la présente recherche, nous avons développé un tel estimateur de variance à la fois pour l’ATE et l’ATT. Nous avons évalué ses performances via une étude de simulation et les avons comparées à l’estimateur bootstrap et à un estimateur de variance « naïf » ne tenant pas compte de l’étape d’estimation du SP.

Résultats

Nous avons constaté que les performances de l’estimateur de variance proposé étaient similaires à celle de l’estimateur bootstrap.

Conclusion

L’estimateur de variance proposé offre donc une alternative au bootstrap, particulièrement intéressante dans les applications gourmandes en temps de calcul. Une implémentation a été développée pour le logiciel R et est disponible gratuitement (package hrIPW).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots-clés : Inférence causale, Étude observationnelle, Score de propension, Analyse de survie, Estimateur de variance


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Vol 67 - N° S3

P. S164 - mai 2019 Retour au numéro
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