論文の概要: Causal Interaction Trees: Tree-Based Subgroup Identification for Observational Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03042v1
• Date: Fri, 6 Mar 2020 05:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 01:37:33.999900
• Title: Causal Interaction Trees: Tree-Based Subgroup Identification for Observational Data
• Title（参考訳）: 因果相互作用木:観測データのための木に基づくサブグループ同定
• Authors: Jiabei Yang, Issa J. Dahabreh and Jon A. Steingrimsson
• Abstract要約: 観察データを用いて治療効果を増強した被験者のサブグループを同定するための因果相互作用木を提案する。 データの観察特性を考慮した3つのサブグループ特異的処理効果推定器の特性を導出する。 本研究は, 重症心疾患患者に対する右心カテーテル治療の有効性を評価するための観察的研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose Causal Interaction Trees for identifying subgroups of participants that have enhanced treatment effects using observational data. We extend the Classification and Regression Tree algorithm by using splitting criteria that focus on maximizing between-group treatment effect heterogeneity based on subgroup-specific treatment effect estimators to dictate decision-making in the algorithm. We derive properties of three subgroup-specific treatment effect estimators that account for the observational nature of the data -- inverse probability weighting, g-formula and doubly robust estimators. We study the performance of the proposed algorithms using simulations and implement the algorithms in an observational study that evaluates the effectiveness of right heart catheterization on critically ill patients.
• Abstract（参考訳）: 観察データを用いて治療効果を増強した被験者のサブグループを同定するための因果相互作用木を提案する。 本研究では,サブグループ別処理効果推定器に基づくグループ間処理効果の不均一性の最大化に着目した分割基準を用いて,分類と回帰木アルゴリズムを拡張した。 我々は, 逆確率重み付け, g-形式, 二重頑健性推定器の3つの部分群特異的処理効果推定器の特性を導出した。 提案アルゴリズムの性能をシミュレーションを用いて検討し,重症心疾患患者に対する右心カテーテルの有用性を観察的に評価する手法を実装した。

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