動的処理体制の推定のための観察研究へのパイロットデータの利用【JST・京大機械翻訳】

Rose Eric J.; Moodie Erica E. M.; Shortreed Susan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208873590097 整理番号：22P0292063

動的処理体制の推定のための観察研究へのパイロットデータの利用【JST・京大機械翻訳】

Using Pilot Data to Size Observational Studies for the Estimation of Dynamic Treatment Regimes

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発行年： 2022年02月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月18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)

個々の患者特性に基づく患者ケアを調整するためのデータ駆動法を開発するのに,著しい注意が払われている。動的治療体制は,患者情報を提案された治療に写像する一連の決定規則を通してこれを定式化する。治療体制を推定し評価するためのデータは,SMARTを実施する潜在的禁止コストのために,縦断的観察研究が一般的に使用されているが,逐次多重割り当てランダム化試験(SMART)の使用を通して理想的に集められる。これらの研究は,固定処理シーケンスの単純な比較,あるいは観察研究の場合,先験的な試料サイズ計算はしばしば行われない。観察研究からの動的処理様式の推定のための試料サイズ手順を開発した。提案アプローチでは,研究を保証するためにパイロットデータを使用し,最適体制の値を比較するための十分な電力,すなわち,母集団の全患者が最適体制に従って治療された場合,既知の比較平均で,期待した成果を,保証した。また,提案アプローチは,推定最適処理体制の価値が,高い確率を持つ真の最適領域の値の先験的集合範囲内にあることを保証した。著者らは,シミュレーション研究による提案手順の性能を調べ,それを電子健康記録からのデータを用いて抑鬱症状を低減するための研究に使用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

医用情報処理 , 医療制度 , 人工知能

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