論文の概要: Targeting Relative Risk Heterogeneity with Causal Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15793v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 16:57:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 12:44:43.202928
• Title: Targeting Relative Risk Heterogeneity with Causal Forests
• Title（参考訳）: 因果樹林における相対的リスク不均質性
• Authors: Vik Shirvaikar and Chris Holmes
• Abstract要約: 因果樹林(Wager and Athey)は絶対リスクのサブグループ差を分離する一般的な方法である。 これは相対リスクのニュアンスを隠蔽することで統計力を希薄にすることができるが、これは多くの場合、より適切な臨床関心量である。 本稿では,新たなノード分割手法を用いて,相対的リスクを目標とする因果林の修正手法を提案し,実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Treatment effect heterogeneity (TEH), or variability in treatment effect for different subgroups within a population, is of significant interest in clinical trial analysis. Causal forests (Wager and Athey, 2018) is a highly popular method for this problem, but like many other methods for detecting TEH, its criterion for separating subgroups focuses on differences in absolute risk. This can dilute statistical power by masking nuance in the relative risk, which is often a more appropriate quantity of clinical interest. In this work, we propose and implement a methodology for modifying causal forests to target relative risk using a novel node-splitting procedure based on generalized linear model (GLM) comparison. We present results on simulated and real-world data that suggest relative risk causal forests can capture otherwise unobserved sources of heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: 集団内の異なるサブグループに対する治療効果の多様性(teh)または治療効果の変動は、臨床試験分析において重要な関心事である。 因果樹林(Wager and Athey, 2018)はこの問題に対する非常に一般的な方法であるが、TEHを検出する他の多くの方法と同様に、サブグループを分離するための基準は絶対リスクの違いに焦点を当てている。 これは相対リスクのニュアンスを隠蔽することで統計力を希薄にすることができるが、これは多くの場合、より適切な臨床関心量である。 本研究では,一般化線形モデル(GLM)の比較に基づく新しいノード分割手法を用いて,相対的リスクを目標とする因果林の修正手法を提案し,実装する。 本研究では, 相対的リスク因果樹林が不均質な源泉を捕捉できることを示すシミュレーションデータと実世界のデータについて報告する。

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