Double robust estimation of partially adaptive treatment strategies
Notice bibliographique
Résumé
Precision medicine aims to tailor treatment decisions according to patients' characteristics. G-estimation and dynamic weighted ordinary least squares (dWOLS) are double robust statistical methods that can be used to identify optimal adaptive treatment strategies. They require both a model for the outcome and a model for the treatment and are consistent if at least one of these models is correctly specified. It is underappreciated that these methods additionally require modeling all existing treatment-confounder interactions to yield consistent estimators. Identifying partially adaptive treatment strategies that tailor treatments according to only a few covariates, ignoring some interactions, may be preferable in practice. It has been proposed to combine inverse probability weighting and G-estimation to address this issue, but we argue that the resulting estimator is not expected to be double robust. Building on G-estimation and dWOLS, we propose alternative estimators of partially adaptive strategies and demonstrate their double robustness. We investigate and compare the empirical performance of six estimators in a simulation study. As expected, estimators combining inverse probability weighting with either G-estimation or dWOLS are biased when the treatment model is incorrectly specified. The other estimators are unbiased if either the treatment or the outcome model are correctly specified and have similar standard errors. Using data maintained by the Centre des Maladies du Sein, the methods are illustrated to estimate a partially adaptive treatment strategy for tailoring hormonal therapy use in breast cancer patients according to their estrogen receptor status and body mass index. R software implementing our estimators is provided.
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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 | 0,017 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».