Policy Optimization for Personalized Interventions in Behavioral Health
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: Behavioral health interventions, delivered through digital platforms, have the potential to significantly improve health outcomes through education, motivation, reminders, and outreach. We study the problem of optimizing personalized interventions for patients to maximize a long-term outcome, in which interventions are costly and capacity constrained. We assume we have access to a historical data set collected from an initial pilot study. Methodology/results: We present a new approach for this problem that we dub [Formula: see text], which decomposes the state space for a system of patients to the individual level and then approximates one step of policy iteration. Implementing [Formula: see text] simply consists of a prediction task using the data set, alleviating the need for online experimentation. [Formula: see text] is a generic, model-free algorithm that can be used irrespective of the underlying patient behavior model. We derive theoretical guarantees on a simple, special case of the model that is representative of our problem setting. When the initial policy used to collect the data is randomized, we establish an approximation guarantee for [Formula: see text] with respect to the improvement beyond a null policy that does not allocate interventions. We show that this guarantee is robust to estimation errors. We then conduct a rigorous empirical case study using real-world data from a mobile health platform for improving treatment adherence for tuberculosis. Using a validated simulation model, we demonstrate that [Formula: see text] can provide the same efficacy as the status quo approach with approximately half the capacity of interventions. Managerial implications: [Formula: see text] is simple and easy to implement for an organization aiming to improve long-term behavior through targeted interventions, and this paper demonstrates its strong performance both theoretically and empirically, particularly in resource-limited settings. Funding: The authors are grateful for financial research support from the MIT Sloan Health Systems Initiative. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2023.0548 .
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle