論文の概要: On the role of surrogates in the efficient estimation of treatment effects with limited outcome data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12408v1
• Date: Fri, 27 Mar 2020 13:31:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 04:56:03.751479
• Title: On the role of surrogates in the efficient estimation of treatment effects with limited outcome data
• Title（参考訳）: 限られた結果データを用いた治療効果の効率的な評価におけるサロゲートの役割について
• Authors: Nathan Kallus, Xiaojie Mao
• Abstract要約: 一次関心の結果がほとんど観察されない場合, 治療効果を推定する問題について検討した。 平均治療効果(ATE)の半パラメトリック下限は,サロゲートの存在と非存在の両方で導かれる。 本稿では,フレキシブルな機械学習手法に基づくATE推定器と推論手法を提案し,ニュアンスパラメータを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.523606291705214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of estimating treatment effects when the outcome of primary interest (e.g., long-term health status) is only seldom observed but abundant surrogate observations (e.g., short-term health outcomes) are available. To investigate the role of surrogates in this setting, we derive the semiparametric efficiency lower bounds of average treatment effect (ATE) both with and without presence of surrogates, as well as several intermediary settings. These bounds characterize the best-possible precision of ATE estimation in each case, and their difference quantifies the efficiency gains from optimally leveraging the surrogates in terms of key problem characteristics when only limited outcome data are available. We show these results apply in two important regimes: when the number of surrogate observations is comparable to primary-outcome observations and when the former dominates the latter. Importantly, we take a missing-data approach that circumvents strong surrogate conditions which are commonly assumed in previous literature but almost always fail in practice. To show how to leverage the efficiency gains of surrogate observations, we propose ATE estimators and inferential methods based on flexible machine learning methods to estimate nuisance parameters that appear in the influence functions. We show our estimators enjoy efficiency and robustness guarantees under weak conditions.
• Abstract（参考訳）: 一次関心の成果(長期健康状態など)がほとんど観察されないが、豊富な代理観察(短期健康状態など)がある場合、治療効果を推定する問題について検討する。 この設定におけるサーロゲートの役割を調べるために、サーロゲートの有無といくつかの中間設定の両方において、平均治療効果(ate)の半パラメトリック効率下限を導出する。 これらの境界は、各ケースにおけるate推定の至適精度を特徴とし、それらの差は、限られた結果データしか利用できない場合に、重要な問題特性の観点から、サロゲートを最適に活用することによる効率向上を定量化する。 これらの結果は2つの重要な領域に当てはまる: サロゲート観測の数が一次所得観測に匹敵する場合と、前者が後者を支配する場合である。 重要なことは,従来の文献でよく想定される強い代理条件を回避できるようなデータ不足のアプローチを,ほぼ常に実践に失敗することです。 代理観測の効率向上をいかに活用するかを示すために,フレキシブルな機械学習手法に基づくATE推定器と推論手法を提案し,影響関数に現れるニュアンスパラメータを推定する。 弱条件下での効率性と堅牢性の保証を享受できることを示す。

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