A threshold‐free summary index for quantifying the capacity of covariates to yield efficient treatment rules
Notice bibliographique
Résumé
When data on treatment assignment, outcomes, and covariates from a randomized trial are available, a question of interest is to what extent covariates can be used to optimize treatment decisions. Statistical hypothesis testing of covariate‐by‐treatment interaction is ill‐suited for this purpose. The application of decision theory results in treatment rules that compare the expected benefit of treatment given the patient's covariates against a treatment threshold. However, determining treatment threshold is often context‐specific, and any given threshold might seem arbitrary when the overall capacity towards predicting treatment benefit is of concern. We propose the Concentration of Benefit index (Cb), a threshold‐free metric that quantifies the combined performance of covariates towards finding individuals who will benefit the most from treatment. The construct of the proposed index is comparing expected treatment outcomes with and without knowledge of covariates when one of a two randomly selected patients is to be treated. We show that the resulting index can also be expressed in terms of the integrated efficiency of individualized treatment decision over the entire range of treatment thresholds. We propose parametric and semiparametric estimators, the latter being suitable for out‐of‐sample validation and correction for optimism. We used data from a clinical trial to demonstrate the calculations in a step‐by‐step fashion. The proposed index has intuitive and theoretically sound interpretation and can be estimated with relative ease for a wide class of regression models. Beyond the conceptual developments, various aspects of estimation and inference for such a metric need to be pursued in future research. R code that implements the method for a variety of regression models is provided at ( https://github.com/msadatsafavi/txBenefit ).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,036 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».