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J-GLOBAL ID：202202232861094904   整理番号：22A0463103

一般化傾向スコアを用いた加重および成層線形線量応答関数推定量のための分散推定量【JST・京大機械翻訳】

Variance estimators for weighted and stratified linear dose-response function estimators using generalized propensity score

著者 (3件)： Gares Valerie (Univ Rennes, INSA, CNRS, IRMAR - UMR 6625, F-35000, Rennes, France) ,  Chauvet Guillaume (Univ Rennes, ENSAI, CNRS, IRMAR - UMR 6625, F-35000, Rennes, France) ,  Hajage David (Sorbonne Universite, INSERM, Institut Pierre Louis d’Epidemiologie et de Sante Publique, AP-HP, Hopital Pitie-Salpetriere, Departement de Sante Publique, Centre de Pharmacoepidemiologie, Paris, France)
資料名： Biometrical Journal  (Biometrical Journal)
巻： 64  号： 1  ページ： 33-56  発行年： 2022年 
JST資料番号： A1291A  ISSN： 0323-3847  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 傾向スコア法は,辺縁治療効果を評価するための観察研究で広く使用されている。一般化傾向スコア(GPS)は,定量的または連続曝露での使用のために,二値曝露の場合に歴史的に開発された傾向スコアフレームワークの拡張である。本論文では,連続結果に対する処理効果推定器のための分散推定器を提案した。線量応答関数(DRFs)は,GPSの逆位,または層別化を用いて推定した。分散推定量をモンテカルロシミュレーションを用いて評価した。安定化重みの使用にもかかわらず,DRFの重みづけ推定子の変動性は特に高く,分散推定子(ブートストラップベース推定子,特にGPSの推定ステップを考慮するために開発された閉形式推定子,およびサンドイッチ推定器)は,この変動性を適切に捉えることができ,特に共変量によって説明される定量的曝露における変化の割合が大きいとき,公称値以下の範囲をもたらした。層化した推定器は,DRFのパラメータの経験的変動を捕えるのに,より安定で,分散推定器(ブートストラップベースの推定子,プールされた線形化推定量,プールされたモデルベースの推定器)がより効率的であった。プールされた分散推定量は,分散を過大評価する傾向があり,一方,ブートストラップ推定器は,本質的にGPSの推定ステップを考慮し,正確な分散推定と被覆率をもたらした。これらの方法を,新生児出生体重に対する母体ボディマスインデックスの影響を評価する目的で,実際のデータセットに適用した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ブートストラップ ,  新生児 ,  層別 ,  *放射線量 ,  *応答関数 ,  線形性 ,  重みづけ ,  成層 ,  *推定量 ,  GPS ,  ボディマスインデックス
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  閉形式 ,  *分散推定 ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 一般化傾向スコア ,  観察研究 ,  定量的曝露 ,  分散推定量

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 一般化 ,  傾向スコア ,  加重 ,  成層 ,  線形 ,  線量 ,  応答関数 ,  推定量