論文の概要: A Meta-Learning Method for Estimation of Causal Excursion Effects to
Assess Time-Varying Moderation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16297v1
- Date: Wed, 28 Jun 2023 15:19:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 13:47:28.410508
- Title: A Meta-Learning Method for Estimation of Causal Excursion Effects to
Assess Time-Varying Moderation
- Title（参考訳）: 時間変動モデレーション評価のための因果的帰納効果推定のためのメタラーニング手法
- Authors: Jieru Shi, Walter Dempsey
- Abstract要約: 本稿では,メタ・ラーナーの観点からの因果抽出効果の推定について再検討する。
これは、新しい推定器の特性を示し、理論上および広範なシミュレーション実験を通じてそれらを比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Twin revolutions in wearable technologies and smartphone-delivered digital
health interventions have significantly expanded the accessibility and uptake
of mobile health (mHealth) interventions across various health science domains.
Sequentially randomized experiments called micro-randomized trials (MRTs) have
grown in popularity to empirically evaluate the effectiveness of these mHealth
intervention components. MRTs have given rise to a new class of causal
estimands known as "causal excursion effects", which enable health scientists
to assess how intervention effectiveness changes over time or is moderated by
individual characteristics, context, or responses in the past. However, current
data analysis methods for estimating causal excursion effects require
pre-specified features of the observed high-dimensional history to construct a
working model of an important nuisance parameter. While machine learning
algorithms are ideal for automatic feature construction, their naive
application to causal excursion estimation can lead to bias under model
misspecification, potentially yielding incorrect conclusions about intervention
effectiveness. To address this issue, this paper revisits the estimation of
causal excursion effects from a meta-learner perspective, where the analyst
remains agnostic to the choices of supervised learning algorithms used to
estimate nuisance parameters. The paper presents asymptotic properties of the
novel estimators and compares them theoretically and through extensive
simulation experiments, demonstrating relative efficiency gains and supporting
the recommendation for a doubly robust alternative to existing methods.
Finally, the practical utility of the proposed methods is demonstrated by
analyzing data from a multi-institution cohort of first-year medical residents
in the United States (NeCamp et al., 2020).
- Abstract（参考訳）: ウェアラブル技術とスマートフォンによるデジタル健康介入における双子革命は、様々な健康科学分野におけるモバイルヘルス(mhealth)介入のアクセシビリティと取り込みを大きく拡大した。
マイクロランダム化試験(MRT)と呼ばれる連続ランダム化実験は、これらのmHealth介入成分の有効性を実証的に評価するために人気が高まっている。
MRTは「因果抽出効果(causal excursion effect)」と呼ばれる新しい種類の因果推定を行い、健康科学者は介入の効果が時間とともにどのように変化するか、あるいは過去の個々の特性、文脈、反応によって緩和されるかを評価することができる。
しかし、因果抽出効果を推定する現在のデータ解析手法では、重要なニュアンスパラメータの作業モデルを構築するために、観測された高次元歴史の特徴を事前に特定する必要がある。
機械学習アルゴリズムは自動機能構築に理想的だが、因果的再帰推定へのナイーブな応用は、モデルの誤特定下でバイアスを生じさせ、介入効果に関する誤った結論をもたらす可能性がある。
この問題に対処するために,本稿ではメタリーナーの観点から因果的帰納効果の推定を再検討する。そこでは,ニュアサンスパラメータの推定に用いられる教師付き学習アルゴリズムの選択に,アナリストはいまだ無依存である。
本論文は,新しい推定器の漸近特性を理論的および広範囲なシミュレーション実験により比較し,相対効率の向上を実証し,既存手法の2倍頑健な代替手法を提案する。
最後に,本手法の実用性について,米国における初年の医療従事者の多施設コホート(NeCampら,2020年)からのデータを分析した。
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