利益指数の集中:効率的な処理ルールを収量するための共変量の容量を定量化するための閾値フリーな要約計量【JST・京大機械翻訳】

Sadatsafavi Mohsen; Mansournia Mohammad Ali; Gustafson Paul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205992471781 整理番号：22P0096769

利益指数の集中:効率的な処理ルールを収量するための共変量の容量を定量化するための閾値フリーな要約計量【JST・京大機械翻訳】

Concentration of Benefit index: A threshold-free summary metric for quantifying the capacity of covariates to yield efficient treatment rules

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発行年： 2020年01月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年01月07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)

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治療割り当て,転帰,および無作為化試験からの共変量に関するデータが利用可能であるとき,関心の問題は,どの程度共変量が治療決定を最適化するのに使用できるかである。共変量-バイ-処理相互作用の統計仮説試験は,この目的に不適切である。決定理論の応用は,治療閾値に対する患者の共変量を与えられた治療の期待される利点を比較する治療規則をもたらす。しかし,処理閾値の決定は,しばしば文脈特異的であり,処理利益を予測する全体的容量が懸念される場合,任意の閾値は任意に見える可能性がある。治療から最も利益を得る個人を見つけるための共変量の組合せ性能を定量化する閾値フリーメトリックであるBenefit指数(Cb)の濃度を提案した。提案した指標の構成は,2つのランダムに選択された患者のうちの1つが治療される場合,共変量の知識の有無で期待される治療結果を比較する。処理閾値の全範囲にわたる個別化処理決定の統合効率に関して,得られた指標も表現できることを示した。パラメトリックおよびセミパラメトリック推定器を提案し,後者はサンプル外検証および楽観主義の補正に適している。ステップバイステップ方式で計算を実証するために臨床試験からのデータを使用し,実装(https://github.com/msadatsafavi/txBenefit)のためのRコードを提供した。提案した指数は直感的で理論的に健全な解釈を持ち,広範囲の回帰モデルに対して相対的に容易性で推定することができる。概念的開発を超えて,そのような計量のための推定と推論の種々の側面を将来の研究で追求する必要がある。【JST・京大機械翻訳】

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システム・制御理論一般

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