病例平方研究中的归因效应敏感性分析框架构建及其在自杀风险因素评估中的应用

来自美国的研究团队针对病例平方(case2)研究中归因效应(attributable effect)评估的关键假设局限性，创新性地开发了敏感性分析框架。该研究通过1993年国家死亡率追踪调查数据，探究暴力行为对自杀风险的影响，解决了传统方法忽略治疗对第二类病例作用及个体病例类型改变的问题，为观察性研究(observational studies)中的选择偏倚(selection bias)校正提供了新工具。

　　

这项开创性研究聚焦病例平方(case²)研究设计中的关键难题——如何准确评估治疗对目标病例的归因效应(attributable effect)。与传统病例对照研究不同，case²设计通过比较关注病例(第一类)与其他病例(第二类)的治疗差异来进行因果推断。研究人员敏锐地发现，常规分析依赖的两个关键假设——治疗不影响第二类病例发生、不改变个体病例类型——在实际应用中往往难以满足。

为解决这一方法论困境，研究团队构建了系统的敏感性分析框架，特别考察了这两个核心假设被违背时对归因效应估计的影响。同时创新性地将未测量混杂因素(unmeasured confounding)的敏感性分析纳入体系，全面评估潜在偏倚来源。该方法学突破通过分析1993年国家死亡率追踪调查数据集得到验证，首次量化了生命最后一年暴力行为对自杀风险的影响程度，为精神健康流行病学研究提供了新的分析范式。