Resumo A ponderação de probabilidade inversa (IP) de modelos estruturais marginais (MSMs) pode fornecer estimadores consistentes de efeitos de tratamento variáveis no tempo sob especificações corretas do modelo e suposições de identificabilidade, mesmo na presença de confusão variável no tempo. No entanto, este método apresenta dois problemas: (i) ineficiência devido à acumulação de pesos IP em todos os pontos temporais e (ii) viés e ineficiência devido à má especificação do MSM. Para abordar esses problemas, propomos (i) novos pesos IP para estimar parâmetros do MSM que dependem do histórico de tratamento parcial e (ii) procedimentos de teste fechado para selecionar histórico de tratamento parcial (quão longe no tempo o MSM depende de tratamentos passados). Derivamos as propriedades teóricas de nossos métodos propostos sob pesos IP conhecidos e discutimos sua extensão para pesos IP estimados. Embora alguns de nossos resultados teóricos sejam derivados sob suposições adicionais além das suposições padrão de identificabilidade, algumas das quais podem ser verificadas empiricamente a partir dos dados. Em estudos de simulação, nossos métodos propostos superaram métodos existentes tanto em termos de desempenho na estimativa de efeitos de tratamento variáveis no tempo quanto na seleção de histórico de tratamento parcial. Nossos métodos propostos também foram aplicados a dados reais de pacientes em hemodiálise com resultados razoáveis.
Seya et al. (Qui,) estudaram esta questão.