論文の概要: Interpretable (not just posthoc-explainable) heterogeneous survivor bias-corrected treatment effects for assignment of postdischarge interventions to prevent readmissions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09981v2
• Date: Fri, 4 Aug 2023 01:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 16:03:33.390344
• Title: Interpretable (not just posthoc-explainable) heterogeneous survivor bias-corrected treatment effects for assignment of postdischarge interventions to prevent readmissions
• Title（参考訳）: 再送防止のための退院後介入の割り当てに対する不均質な生存者バイアス補正治療効果
• Authors: Hongjing Xia, Joshua C. Chang, Sarah Nowak, Sonya Mahajan, Rohit Mahajan, Ted L. Chang, Carson C. Chow
• Abstract要約: 退院後評価・管理(E/M)サービスによる退院・死亡予防効果の定量化に生存分析を用いた。 ケースマネージメントサービスは、全体的な可読性を減らす上で、最も影響のあるサービスだと考えました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7317639182762337
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We used survival analysis to quantify the impact of postdischarge evaluation and management (E/M) services in preventing hospital readmission or death. Our approach avoids a specific pitfall of applying machine learning to this problem, which is an inflated estimate of the effect of interventions, due to survivors bias -- where the magnitude of inflation may be conditional on heterogeneous confounders in the population. This bias arises simply because in order to receive an intervention after discharge, a person must not have been readmitted in the intervening period. After deriving an expression for this phantom effect, we controlled for this and other biases within an inherently interpretable Bayesian survival framework. We identified case management services as being the most impactful for reducing readmissions overall.
• Abstract（参考訳）: 退院後評価・管理(E/M)サービスによる退院・死亡予防効果の定量化に生存分析を用いた。 我々のアプローチは、この問題に機械学習を適用するという特定の落とし穴を避けます。これは、生存者のバイアスによる介入の効果を膨らませた見積もりです。 このバイアスは、退院後に介入を受けるために、インターベンション期間中に人が再送されるべきではないため、単に生じる。 このファントム効果の表現を導出した後、本質的に解釈可能なベイズ生存枠組み内のバイアスやその他のバイアスを制御した。 ケースマネジメントサービスは、全体のリードミッションを減らす上で最も影響力のあるものだと認識しました。

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