是的，該方法可以應用於其他因果推斷問題，包括評估連續干預的平均處理效果（Average Treatment Effect, ATE）。具體來說，可以通過以下方式進行應用：
擴展到平均處理效果的框架：可以將該方法擴展到計算連續干預的平均處理效果，這涉及到對所有可能的處理值進行預測，並計算其對應的期望結果。
使用傾向分數加權：在計算ATE時，可以使用傾向分數加權來調整混雜變量的影響。這樣可以確保在不同的處理水平上，樣本之間的可比性，從而提高因果推斷的準確性。
考慮異質性：在評估連續干預的平均處理效果時，應考慮個體之間的異質性。這可以通過使用條件平均處理效果（CATE）來實現，從而獲得不同個體在不同處理水平下的效果估計。
應用於政策評估：該方法也可以應用於政策評估中，特別是在需要評估政策干預對不同群體的影響時。通過計算不同處理水平下的預測結果，可以為政策制定者提供有價值的見解。
結合其他因果推斷技術：可以將該方法與其他因果推斷技術（如工具變量法、差異中的差異法等）結合使用，以提高因果推斷的穩健性和可靠性。
總之，該方法不僅限於劑量-反應模型，還可以廣泛應用於其他因果推斷問題，特別是在評估連續干預的平均處理效果方面，提供了強有力的工具和方法。