Пограничные структурные модели представляют собой класс статистических моделей, используемых для причинно-следственной связи в эпидемиологии . [1] [2] Такие модели решают проблему зависящих от времени помех при оценке эффективности вмешательств путем обратного взвешивания вероятности получения лечения, они позволяют нам оценить средние причинно-следственные эффекты. Например, при изучении влияния зидовудина на смертность, связанную со СПИДом , лимфоциты CD4 используются как для указания на лечение, так и зависят от лечения и влияют на выживаемость. Зависящие от времени помехи обычно являются высокопрогностическими факторами для результатов лечения и применяются при дозировке или указании на определенные виды терапии, такие как масса тела или лабораторные значения, такие как аланинаминотрансфераза или билирубин . [ необходима цитата ]
Первые предельные структурные модели были введены в 2000 году. Работы Джеймса Робинса , Бабетты Брумбак и Мигеля Эрнана предоставили интуитивную теорию и простое в реализации программное обеспечение, что сделало их популярными для анализа продольных данных. [3]