Subclassification and matching are often used in empirical studies to adjust for observed covariates; however, they are largely restricted to relatively simple study designs with a binary treatment and less developed for designs with a continuous exposure. Matching with exposure doses is particularly useful in instrumental variable designs and in understanding the dose-response relationships. In this article, we propose two criteria for optimal subclassification based on subclass homogeneity in the context of having a continuous exposure dose, and propose an efficient polynomial-time algorithm that is guaranteed to find an optimal subclassification with respect to one criterion and serves as a 2-approximation algorithm for the other criterion. We discuss how to incorporate dose and use appropriate penalties to control the number of subclasses in the design. Via extensive simulations, we systematically compare our proposed design to optimal non-bipartite pair matching, and demonstrate that combining our proposed subclassification scheme with regression adjustment helps reduce model dependence for parametric causal inference with a continuous dose. We apply the new design and associated randomization-based inferential procedure to study the effect of transesophageal echocardiography (TEE) monitoring during coronary artery bypass graft (CABG) surgery on patients' post-surgery clinical outcomes using Medicare and Medicaid claims data, and find evidence that TEE monitoring lowers patients' all-cause $30$-day mortality rate.


翻译:亚分类和匹配常常用于实验性研究,以适应观察到的同化物;然而,它们主要限于相对简单的研究设计,具有二进制治疗,而对于持续接触的设计则不那么发达。在工具变量设计和了解剂量反应关系方面,与接触剂量相匹配特别有用。在本篇文章中,我们提出了基于连续接触剂量的亚类同质性优化亚分类的两个标准,并提出了高效的多元时间算法,保证在一项标准方面找到最佳的次分类,并作为其他标准的2对应算法。我们讨论如何采用剂量和适当的惩罚来控制设计中子类的数量。经过广泛的模拟,我们系统地将我们拟议的设计与最佳非两边配对配对进行比较,并表明我们提议的亚分类计划与回归调整相结合,有助于减少对测值性因果关系和持续剂量的模型依赖性。我们运用新的设计和相关的基于推断性病人死亡率的随机化算法,以研究心血管移植手术后转诊疗疗效的影响,在进行血液移植治疗期间,使用IMFIRC结果监测。

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