Estimating Response-Maximized Decision Rules With Applications to Breastfeeding
Notice bibliographique
Résumé
To estimate the sequence of actions that optimizes response in a longitudinal setting, it is important to study the actions as part of a set of decision rules rather than in a series of single-action comparisons. We take as our motivating example the estimation of the set of decision rules for the duration of breastfeeding with a view to maximizing infant growth. Breastfeeding has many well-recognized beneficial effects on health and development. However observational evidence has suggested that breastfeeding is associated with reduced infant growth, although the long-term consequences for stature and adiposity remain controversial. The Promotion of Breastfeeding Intervention Trial (PROBIT) recruited 17,046 women in which hospitals and their affiliated polyclinics in Belarus were randomized to a breastfeeding promotion intervention or to standard care. In this article, we propose Structural Mean Models and estimate their parameters using G-estimation to obtain unbiased estimates of the effect of continued breastfeeding on infant growth (weight or length) at one year of age. We also implement a modified version of the G-estimation algorithm that is asymptotically unbiased; this is the first real-data application of the algorithm. Finally, we compare the decision rules implied by the G-estimates with the decision implied by a myopic optimization estimation approach, that is, we compare with decision rules that maximize response in the short-term. The breastfeeding regimes selected by each of the three models are optimal in the sense that specific criteria were optimized; the criteria considered here (maximizing weight or length) were chosen for simplicity, but may not lead to better overall health. We demonstrate in the context of a breastfeeding promotion intervention trial that optimal myopic decision strategies do not coincide with strategies that optimize a longer-term response. Please see the online supplements for a correction to this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».