Identificação e estimação de efeitos causais com resultados truncados pela morte

É comum em estudos médicos que o resultado de interesse seja truncado pela morte, significando que um sujeito morreu antes que o resultado pudesse ser medido. Nesse caso, a análise restrita entre sobreviventes pode estar sujeita a viés de seleção. Portanto, é interessante estimar o efeito causal médio dos sobreviventes, definido como o efeito causal médio entre o subsgrupo constituído por sujeitos que sobreviveriam sob qualquer exposição. Neste artigo, consideramos os problemas de identificação e estimação do efeito causal médio dos sobreviventes. Propomos usar uma variável de substituição em lugar da membresia latente no grupo de sempre-sobreviventes. As condições de identificação requeridas para uma variável de substituição são conceitualmente semelhantes às condições para uma variável instrumental condicional, e podem se aplicar tanto a estudos randomizados quanto observacionais. Mostramos que o efeito causal médio dos sobreviventes é identificável com o uso de tal variável de substituição e propomos novas parametrizações de modelo para a estimação do efeito causal médio dos sobreviventes sob nossas suposições de identificação. Nossas abordagens são ilustradas por meio de estudos de simulação e uma análise de dados.