Estimating Optimal Dynamic Regimes: Correcting Bias under the Null
Notice bibliographique
Résumé
A dynamic regime provides a sequence of treatments that are tailored to patient-specific characteristics and outcomes. In 2004 James Robins proposed g-estimation using structural nested mean models for making inference about the optimal dynamic regime in a multi-interval trial. The method provides clear advantages over traditional parametric approaches. Robins' g-estimation method always yields consistent estimators, but these can be asymptotically biased under a given structural nested mean model for certain longitudinal distributions of the treatments and covariates, termed exceptional laws. In fact, under the null hypothesis of no treatment effect, every distribution constitutes an exceptional law under structural nested mean models which allow for interaction of current treatment with past treatments or covariates. This paper provides an explanation of exceptional laws and describes a new approach to g-estimation which we call Zeroing Instead of Plugging In (ZIPI). ZIPI provides nearly identical estimators to recursive g-estimators at non-exceptional laws while providing substantial reduction in the bias at an exceptional law when decision rule parameters are not shared across intervals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,107 | 0,406 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».