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J-GLOBAL ID：202202287365026485   整理番号：22A1041127

条件付き推論ツリーを用いたランダム化処理の効果不均一性の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessing effect heterogeneity of a randomized treatment using conditional inference trees

著者 (6件)： Venkatasubramaniam Ashwini ( The Alan Turing Institute, The British Library, London, UK) ,  Koch Brandon (School of Community Health Sciences, University of Nevada, Reno, USA) ,  Erickson Lauren ( HealthPartners Institute for Education and Research, Minnesota, USA) ,  French Simone (Division of Epidemiology and Community Health, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, USA) ,  Vock David (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, USA) ,  Wolfson Julian (Division of Biostatistics, School of Public Health, University of Minnesota, Minneapolis, USA)
資料名： Statistical Methods in Medical Research  (Statistical Methods in Medical Research)
巻： 31  号： 3  ページ： 549-562  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5397A  ISSN： 0962-2802  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： 個々の特性が処理の効果に影響するとき,処理効果の不均一性が生じる。ランダム化二値処理の効果不均一性を特性化するために,予後スコアマッチングと条件付き推論ツリーを組み合わせた新しい方法を提案した。代替アプローチから著者らの方法を区別する一つの重要な特徴は,タイプI誤り率を制御するものであり,すなわち,それが存在しない場合,また,根底にあるサブグループを保持するならば,効果不均一性を同定する確率である。この特徴は,この技術を臨床試験の文脈で特に魅力的にし,そこでは,影響が集団サブグループで異なるという誤った宣言に関連する有意なコストがあるかもしれない。処理効果不均一性ツリーは,異種サブグループを同定し,関連するサブグループを特性化し,関連する治療効果を推定することができる。包括的シミュレーション研究を用いて提案した方法の有効性を実証し,患者集団内の効果不均一性を評価するために栄養試験データセットを用いて著者らの方法を説明した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  臨床試験 ,  集団 ,  誤り率 ,  患者 ,  *予後 ,  不均一性 ,  キャラクタリゼーション ,  有効性
準シソーラス用語： ランダム化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 因果効果 ,  条件付き推論ツリー ,  マッチング ,  治療効果の不均一性

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 推論 ,  ランダム化 ,  不均一性 ,  評価