Using Machine Learning to Improve Control for Confounding in the Dynamic Weighted Ordinary Least Squares Estimator of Optimal Adaptive Treatment Strategies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Estimating optimal adaptive treatment strategies (ATSs) can be done in several ways, including dynamic weighted ordinary least squares (dWOLS). This approach is doubly robust as it requires modeling both the treatment and the response, but only one of those models needs to be correctly specified to obtain a consistent estimator. For estimating an average treatment effect, doubly robust methods have been shown to combine better with machine learning methods than alternatives. However, the use of machine learning within dWOLS has not yet been investigated. Using simulation studies, we evaluate and compare the performance of the dWOLS estimator when the treatment probability is estimated either using machine learning algorithms or a logistic regression model. We further investigate the use of an adaptive ‐out‐of‐ bootstrap method for producing inferences. SuperLearner performed at least as well as logistic regression in terms of bias and variance in scenarios with simple data‐generating models and often had improved performance in more complex scenarios. Moreover, the ‐out‐of‐ bootstrap produced confidence intervals with nominal coverage probabilities for parameters that were estimated with low bias. We also apply our proposed approach to the data from a breast cancer registry in Québec, Canada, to estimate an optimal ATS to personalize the use of hormonal therapy in breast cancer patients. Our method is implemented in the R software and available on GitHub https://github.com/kosstre20/MachineLearningToControlConfoundingPersonalizedMedicine.git . We recommend routine use of machine learning to model treatment within dWOLS, at least as a sensitivity analysis for the point estimates.
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 | 0,033 | 0,138 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».