2つの活性治療法を用いたランダム化試験における遵守の予測因子を用いた主層分け

喫煙中止試験などの行動医学試験では、2つ以上の活性治療法が比較されることがよくあります。割り当てられた治療法に対する一部の被験者の不遵守は、データ分析者にとっての課題となります。主層分けの枠組みは、潜在的な遵守によって特徴付けられるサブポピュレーション間の因果効果についての推論を可能にします。しかし、事前情報がない場合、2つの重要な制限があります：(1) 一部の層に対する因果効果はポイント同定できず、(2) サブポピュレーション（層）の個人を識別することができません。因果効果を特定し、サブポピュレーションの特徴を説明するのに役立つ追加情報である遵守予測共変量を使用することを提案します。各主層への属する確率は、これらの共変量の関数としてモデル化されます。このモデルは、同定された周辺遵守モデルと、2つの周辺分布間の関連を捉える感度パラメータを使用して構築されます。私たちは、シミュレーション研究と喫煙中止試験からのデータ分析の両方で私たちの方法を示します。