限界危険比を推定するためのコンファンダを最適にバランスさせるロバスト重み【JST・京大機械翻訳】

Santacatterina Michele

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200173983399 整理番号：21P0054511

限界危険比を推定するためのコンファンダを最適にバランスさせるロバスト重み【JST・京大機械翻訳】

Robust weights that optimally balance confounders for estimating marginal hazard ratios

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発行年： 2020年10月15日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

共変量バランスは,観察研究における処理効果の偏った推定を得るために重要である。逆確率重みに基づく方法は,観測データによる処理効果を推定するために広く使用されている。傾向スコアを推定するために機械学習技術が提案されている。しかし,これらの技術は共変量バランスの代わりに目標精度を目標とする。【方法】標的共変量バランスを,首尾よく提案して,連続的結果に及ぼす治療効果を推定するために,主に適用した。しかし,多くの医療および疫学的応用において,関心は,時間対イベント転帰に対する治療効果の推定にある。このタイプのデータで,関心の最も一般的な推定の1つはCox比例ハザードモデルの限界危険率である。本論文では,交絡因子と処理の間のサンプル相関として定義される共変量バランスを制約しながら,精度を最大化する二次制約付き最適化問題を解くことによって得られる重みの集合であるロバスト直交重み(ROW)を示す。そうすることによって,ROWは2成分および連続処理の両者を最適に処理する。次に,シミュレーション研究における時間対事象結果による二値および連続処理の限界危険率の推定における提案重みの性能を評価する。最後に,女性の健康イニシアティブ観察研究に登録された閉経後女性24,069人の間で,冠動脈心疾患までの時間に対するホルモン療法の効果の評価と,赤肉摂取の時間に対する赤肉摂取の影響の評価にROWを適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

統計学 , システム・制御理論一般 , 統計的品質管理 , 人工知能

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