Optimal dynamic treatment regime structural nested mean models: improving efficiency through diagnostics and re-weighting and application to adaptive individual dosing
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic treatment regimes are common in medicine, for example in the treatment of chronic diseases. As information about a patient is gathered over time, it is desirable to make use of this accumulating information to make treatment decisions that are specifically tailored to the individual patient, or to base decisions on dynamically evolving observations. Dynamic treatment regimes have been the topic of much recent work in the area of causal inference. In particular, semi-parametric methods for estimating a "best" or "optimal" treatment rule or strategy from observational data have been developed. One such method proposed by Robins is the optimal dynamic treatment regime structural nested mean model (ODTR-SNMM) and associated g-estimation procedure. Of significant concern when applying this methodology are the modelling assumptions involved. In this work, checking of modelling assumptions using residual and influence diagnostics as is typically done in a traditional regression setting is extended to the ODTR-SNMM. The methodology is evaluated on simulated data under different model specification settings. These ideas are also applied to real data from a breastfeeding cessation study. Subsequently, partially misspecified models, which give rise to consistent though inefficient estimation of the parameter of interest due to misspecification of a nuisance model, are considered. In addition to the possibility of addressing partial misspecification through the proposed diagnostic techniques, re-weighting is considered as a means of improving the efficiency of estimators under these modeling assumptions. A re-weighting approach based on sample influence is proposed and studied with simulations. Finally, the application of optimal dynamic treatment regimes estimation to adaptive dosing strategies for drugs with narrow therapeutic windows and highly variable dosing is considered. Using oral anticoagulation therapy as a motivating example, a simulation is designed using realistic pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) models to generate the data. A modelling approach for ODTR-SNMM with continuous dosing is proposed and applied to the PK/PD simulated data. The performance of various models under different settings is compared.
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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 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».