核心概念
サロゲートエンドポイント評価において、真のデータ生成メカニズムが正規分布から逸脱する場合、誤設定されたモデルを用いると、サロゲートエンドポイントの有効性評価に無視できない影響を与える可能性がある。
要約
サロゲートエンドポイント評価におけるモデル誤設定の影響に関する研究論文サマリー
Deliorman, G., Stijven, F., Van der Elst, W., Pardo, M. d. C., & Alonso, A. (2024). A Reflection on the Impact of Misspecifying Unidentifiable Causal Inference Models in Surrogate Endpoint Evaluation. Journal Name, 00, 1–12. https://doi.org/xxx/xxxx
本研究は、連続的なサロゲートエンドポイントと真のエンドポイントの関係を評価する際に、因果推論モデルを誤設定した場合の影響を調査することを目的とする。具体的には、真のデータ生成メカニズムが多変量正規分布ではない場合に、正規分布を仮定したモデルを用いることで、サロゲートエンドポイントの有効性評価にどのような影響が生じるかを検証する。