基于工具变量的丁苯酞-急性缺血性卒中的因果效应评估

作     者：林容基 陈薇 黄志新 蔡瑞初 Lin Rong-ji;Chen Wei;Huang Zhi-xin;Cai Rui-chu

作者机构：广东工业大学计算机学院广东广州510006 广东省第二人民医院神经内科广东广州510317 

出 版 物：《广东工业大学学报》 (Journal of Guangdong University of Technology)

年 卷 期：2024年第41卷第1期

页      面：41-46页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61876043,61976052) 科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2021ZD0111501) 国家优秀青年科学基金资助项目(62122022) 广州市科技项目(202201020359)。 

主　　题：未观测变量 工具变量 丁苯酞 因果效应估计 

摘      要：因果效应分析在临床统计中是一种常见的研究方法,其通常基于观察数据进行分析。然而,在使用观察数据进行因果效应分析时,常受到未观测变量的影响,从而使因果效应评估出现偏差。当无法忽略未观测变量带来的偏差或无法找到适当的代理变量来削弱这种偏差时,传统方法无法提供可靠的因果效应估计。为了解决这一问题,本文采用工具变量法,在临床统计的药效分析领域提出一种比传统方法更加准确的计算方法,将未观测变量的影响纳入误差项,以实现准确的因果效应估计。通过将观察数据中满足特定假设的变量作为工具变量,计算了丁苯酞(一种药物)对急性缺血性卒中(Acute Ischemic Stroke,AIS)患者在存在未观测变量的情况下,其3个月预后的因果效应,并评估了该因果估计量的置信区间。研究结果揭示了丁苯酞对急性缺血性卒中患者的预后恢复具有明显的积极作用。