多重処理およびクラスタ化生存結果による因果推論のための柔軟なアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Hu Liangyuan; Ji Jiayi; Ennis Ronald D.; Hogan Joseph W.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220648994170 整理番号：22P0290930

多重処理およびクラスタ化生存結果による因果推論のための柔軟なアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A flexible approach for causal inference with multiple treatments and clustered survival outcomes

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発行年： 2022年02月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月16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)

観察データを用いてクラスタ化生存結果に対する多重処理の効果について因果関係推論を描いた場合,著者らは,因果分析に対するマルチレベルデータ構造,多重処理,検閲および未測定交絡の意味に取り組む必要がある。これらの問題を同時に取り組むために,ほんの少しの市販因果推論ツールが利用可能である。柔軟なランダムインタセプト加速故障時間モデルを開発し,ここではBayes付加回帰ツリーを用いて,補償された生存時間と前処理共変量の間の任意に複雑な関係を捕捉し,クラスタ特異的主効果を捕捉するためにランダム切片を使用した。多重処理の集団生存効果に関する事後推論を描き,クラスタレベル効果の変動性を調べるために,効率的なMarkov連鎖モンテカルロアルゴリズムを開発した。さらに,未測定の交絡の因果的仮定から出発の潜在的大きさに対する処理効果について,引き出された因果推論の感度を評価するための解釈可能な感度解析アプローチを提案する。拡張シミュレーションは経験的に実証し,提案した方法の良好な実用的操作特性を実証した。国立癌データベースから引き出された高齢ハイリスク局所前立腺癌患者のデータセットに提案した方法を適用して,患者生存に対する3つの治療アプローチの比較効果を評価し,潜在的非測定交絡の分岐を評価した。本研究で開発した方法は,RパッケージriAFTBARTで容易に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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