@Iplaywithgerms This paper gives documentation on software (with causal reasoning, assumptions reviewed in appendix) for a parametric approach to estimating either "total effects" or "controlled direct effects" with competing events and time-varying

@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms Total effects capture paths by which treatment affects competing event (e.g. protective total effect of lifesaving treatment on dementia may be wholly/partially due to effect on survival). Controlled direct effects do not capture these paths
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms More detailed reasoning on the difference and tradeoffs between total and controlled direct effects and causal reasoning in the point treatment context provided here along with description of some estimators and code.
https://t.co/uRQcU1NqJd
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms If you are familiar with more robust approaches like IPW or even better TMLE for time-varying treatment, these are trivially adapted to go after the controlled direct effect by simply treating competing events like loss to follow-up (censoring). e.g. see
https://t.co/kew3HltAev
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms Examples of IPW estimation of the total effect of a time-varying treatment described in Appendix D of this paper:
https://t.co/RNhcgTBMkb
And here
https://t.co/rMWmwFBWwV
Others in reference lists of above papers.
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms As discussed here
https://t.co/uRQcU1NqJd
even when treatment is time-fixed, hazard ratios (whether cause-specific or subdistribution) do not quantify causal effects (even when counterfactual contrasts) except in special circumstances that will not hold in most studies
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms These circumstances can fail even when the study is a perfectly executed trial (no loss to follow-up, perfect adherence to the treatment assignment) and even when the treatment does not affect the competing event.
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms More recent work on the separable effects provides notions of mechanism in this setting that, unlike controlled direct effects (effects under eliminating competing events), have real-world, clinical relevance. This does not accommodate t-v treatments (yet, in the works).
@JuliaLMarcus @Iplaywithgerms Here are some papers on the separable effects for point treatments (Epidemiology commentary forthcoming focused on fertility trials that is less technical):
https://t.co/35OJDe8dD6
https://t.co/O08FNqPWWb
https://t.co/wKCrItvNhT

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शमशान में जब महर्षि दधीचि के मांसपिंड का दाह संस्कार हो रहा था तो उनकी पत्नी अपने पति का वियोग सहन नहीं कर पायी और पास में ही स्थित विशाल पीपल वृक्ष के कोटर में अपने तीन वर्ष के बालक को रख के स्वयं चिता पे बैठ कर सती हो गयी ।इस प्रकार ऋषी दधीचि और उनकी पत्नी की मुक्ति हो गयी।


परन्तु पीपल के कोटर में रखा बालक भूख प्यास से तड़पने लगा। जब कुछ नहीं मिला तो वो कोटर में पड़े पीपल के गोदों (फल) को खाकर बड़ा होने लगा। कालान्तर में पीपल के फलों और पत्तों को खाकर बालक का जीवन किसी प्रकार सुरक्षित रहा।

एक दिन देवर्षि नारद वहां से गुजर रहे थे ।नारद ने पीपल के कोटर में बालक को देख कर उसका परिचय मांगा -
नारद बोले - बालक तुम कौन हो?
बालक - यही तो मैं भी जानना चहता हूँ ।
नारद - तुम्हारे जनक कौन हैं?
बालक - यही तो मैं भी जानना चाहता हूँ ।

तब नारद ने आँखें बन्द कर ध्यान लगाया ।


तत्पश्चात आश्चर्यचकित हो कर बालक को बताया कि 'हे बालक! तुम महान दानी महर्षि दधीचि के पुत्र हो । तुम्हारे पिता की अस्थियों का वज्रास्त्र बनाकर ही देवताओं ने असुरों पर विजय पायी थी।तुम्हारे पिता की मृत्यु मात्र 31 वर्ष की वय में ही हो गयी थी'।

बालक - मेरे पिता की अकाल मृत्यु का क्या कारण था?
नारद - तुम्हारे पिता पर शनिदेव की महादशा थी।
बालक - मेरे उपर आयी विपत्ति का कारण क्या था?
नारद - शनिदेव की महादशा।
इतना बताकर देवर्षि नारद ने पीपल के पत्तों और गोदों को खाकर बड़े हुए उस बालक का नाम पिप्पलाद रखा और उसे दीक्षित किया।