論文の概要: When Doubly Robust Methods Meet Machine Learning for Estimating Treatment Effects from Real-World Data: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10969v3
• Date: Wed, 22 Mar 2023 04:22:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 04:48:00.570635
• Title: When Doubly Robust Methods Meet Machine Learning for Estimating Treatment Effects from Real-World Data: A Comparative Study
• Title（参考訳）: 実世界データから治療効果を推定する2重ロバストな手法が機械学習と合致する場合--比較研究
• Authors: Xiaoqing Tan, Shu Yang, Wenyu Ye, Douglas E. Faries, Ilya Lipkovich, Zbigniew Kadziola
• Abstract要約: 機械学習が2倍の頑健な推定器の性能向上にどのように役立つかを示す。 二重頑健な推定器の応用方法についてのガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7462351416160896
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Observational cohort studies are increasingly being used for comparative effectiveness research to assess the safety of therapeutics. Recently, various doubly robust methods have been proposed for average treatment effect estimation by combining the treatment model and the outcome model via different vehicles, such as matching, weighting, and regression. The key advantage of doubly robust estimators is that they require either the treatment model or the outcome model to be correctly specified to obtain a consistent estimator of average treatment effects, and therefore lead to a more accurate and often more precise inference. However, little work has been done to understand how doubly robust estimators differ due to their unique strategies of using the treatment and outcome models and how machine learning techniques can be combined to boost their performance. Here we examine multiple popular doubly robust methods and compare their performance using different treatment and outcome modeling via extensive simulations and a real-world application. We found that incorporating machine learning with doubly robust estimators such as the targeted maximum likelihood estimator gives the best overall performance. Practical guidance on how to apply doubly robust estimators is provided.
• Abstract（参考訳）: 観察コホート研究は、治療の安全性を評価するために比較有効性の研究にますます使われている。 近年, マッチング, 重み付け, 回帰など, 異なる車両による処理モデルと結果モデルを組み合わせることで, 平均処理効果推定のための2つのロバストな手法が提案されている。 二重頑健な推定器の鍵となる利点は、平均的な治療効果の一貫性のある推定器を得るためには、治療モデルまたは結果モデルのいずれかを正しく指定する必要があることである。 しかしながら、処理と結果モデルを使用するユニークな戦略と、機械学習技術を組み合わせてパフォーマンスを向上させる方法によって、二重に堅牢な推定器がどう異なるかを理解するための作業はほとんど行われていない。 本稿では,複数の2重ロバストな手法について検討し,広範囲なシミュレーションと実世界のアプリケーションを用いて,異なる処理と結果モデリングを用いてその性能を比較する。 その結果,機械学習を2つの頑健な推定器に組み込むことで,最適性能が得られることがわかった。 二重ロバストな推定器の適用方法に関する実践的ガイダンスを提供する。

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