定义

时依混杂（time varying confounding），又称时间依从性混杂，指当感兴趣的暴露随时间变化时，可能存在随时间变化的、受过去暴露水平影响并影响着后续暴露水平的混杂。

控制

对于这类时依混杂，如果采用传统的分析方法，如条件回归、分层、匹配、限制等，将面临两个严重问题：①消除了先期暴露通过当期混杂中介作用对结局产生的影响，使暴露与结局之间的关联偏向无效假设；②碰撞分层偏倚（collider stratification bias）。

针对这一问题，Robins及其合作者提出了一组可以控制有中介作用的时依性混杂的方法，即G-方法（generalized methods，G-methods），包括G-计算公式（G-computation formula）、逆治疗概率加权的边际结构模型（inverse probability of treatment weighting marginal structural model，IPTW-MSM），以及结构嵌套模型和G-估计（G-estimation of structural nested model，G-SNM）。