論文の概要: Multiply Robust Federated Estimation of Targeted Average Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12600v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 03:15:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 16:14:18.724916
• Title: Multiply Robust Federated Estimation of Targeted Average Treatment Effects
• Title（参考訳）: ターゲット平均治療効果の多元的ロバストフェデレーション推定
• Authors: Larry Han and Zhu Shen and Jose Zubizarreta
• Abstract要約: 多地点データを用いて,対象個体群に対する有効な因果推論を導出する手法を提案する。 提案手法では,移動学習を組み込んでアンサンブル重みを推定し,ソースサイトからの情報を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated or multi-site studies have distinct advantages over single-site studies, including increased generalizability, the ability to study underrepresented populations, and the opportunity to study rare exposures and outcomes. However, these studies are challenging due to the need to preserve the privacy of each individual's data and the heterogeneity in their covariate distributions. We propose a novel federated approach to derive valid causal inferences for a target population using multi-site data. We adjust for covariate shift and covariate mismatch between sites by developing multiply-robust and privacy-preserving nuisance function estimation. Our methodology incorporates transfer learning to estimate ensemble weights to combine information from source sites. We show that these learned weights are efficient and optimal under different scenarios. We showcase the finite sample advantages of our approach in terms of efficiency and robustness compared to existing approaches.
• Abstract（参考訳）: フェデレートまたはマルチサイト研究は、一般化性の向上、低表示人口の研究能力、希少な露出と結果を研究する機会など、単一サイト研究よりも異なる利点がある。 しかし、これらの研究は個々のデータのプライバシーと共変量分布の不均一性を維持する必要があるため、困難である。 多地点データを用いた対象個体群に対する有効な因果推論を導出するための新しいフェデレーション手法を提案する。 多重ロバストおよびプライバシ保存ニュアサンス関数推定により,サイト間の共変量シフトと共変量ミスマッチの調整を行う。 提案手法では,移動学習を組み込んでアンサンブル重みを推定し,ソースサイトからの情報を組み合わせる。 これらの学習重量は異なるシナリオにおいて効率的かつ最適であることを示す。 従来のアプローチと比較して,効率と堅牢性の観点から,本手法の有限サンプル長所を示す。

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