Маргинальные структурные модели представляют собой класс статистических моделей, используемых для причинно-следственных выводов в эпидемиологии . [1] Такие модели решают проблему зависящего от времени смешения в 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 , CD4-лимфоцитыиспользуется как для показаний к лечению, зависит от лечения и влияет на выживаемость. Вмешивающиеся факторы, зависящие от времени, как правило, имеют высокую прогностическую ценность для здоровья и применяются при дозировании или показаниях для определенных методов лечения, таких как масса тела или лабораторные показатели, такие как аланинаминотрансфераза или билирубин .
Первые предельные структурные модели были представлены в 2000 году. Работы Джеймса Робинса и Мигеля Эрнана предоставили интуитивно понятную теорию и простое в реализации программное обеспечение, что сделало их популярными для анализа продольных данных. [2]