論文の概要: A Double Machine Learning Approach for the Evaluation of COVID-19 Vaccine Effectiveness under the Test-Negative Design: Analysis of Québec Administrative Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04578v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 22:16:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:05.614874
• Title: A Double Machine Learning Approach for the Evaluation of COVID-19 Vaccine Effectiveness under the Test-Negative Design: Analysis of Québec Administrative Data
• Title（参考訳）: テスト負性設計下でのワクチン効果評価のための二重機械学習アプローチ:Québec管理データの解析
• Authors: Cong Jiang, Denis Talbot, Sara Carazo, Mireille E Schnitzer,
• Abstract要約: 我々はTNDDR(TND-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D-D- 予防接種介入による結果の限界期待に対する効率的な影響関数(EIF)を導出する。 我々はTNDDR $sqrtn-$consistency, normality, double robustness の条件を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4249842620609683
• License:
• Abstract: The test-negative design (TND), which is routinely used for monitoring seasonal flu vaccine effectiveness (VE), has recently become integral to COVID-19 vaccine surveillance, notably in Qu\'ebec, Canada. Some studies have addressed the identifiability and estimation of causal parameters under the TND, but efficiency bounds for nonparametric estimators of the target parameter under the unconfoundedness assumption have not yet been investigated. Motivated by the goal of improving adjustment for measured confounders when estimating COVID-19 VE among community-dwelling people aged $\geq 60$ years in Qu\'ebec, we propose a one-step doubly robust and locally efficient estimator called TNDDR (TND doubly robust), which utilizes cross-fitting (sample splitting) and can incorporate machine learning techniques to estimate the nuisance functions and thus improve control for measured confounders. We derive the efficient influence function (EIF) for the marginal expectation of the outcome under a vaccination intervention, explore the von Mises expansion, and establish the conditions for $\sqrt{n}-$consistency, asymptotic normality and double robustness of TNDDR. The proposed estimator is supported by both theoretical and empirical justifications.
• Abstract（参考訳）: 季節性インフルエンザワクチンの有効性(VE)の監視に日常的に使用されるテスト陰性設計(TND)は、最近、特にカナダのQu\'ebecで新型コロナウイルスワクチンの監視に欠かせないものとなっている。 いくつかの研究は、TNDの下での因果パラメータの同定と推定に対処しているが、未確定性仮定の下では、対象パラメータの非パラメトリック推定器の効率境界はまだ検討されていない。 クエベックで60歳以上の地域在住者を対象に、COVID-19 VE(COVID-19 VE)を推定する際の調整の改善を目標とし、クロスフィッティング(サンプル分割)を利用したTNDDR(TNDDR)と呼ばれる一段階の堅牢で局所的に効率的な推定器を提案し、機械学習技術を活用してニュアンス関数を推定し、測定した共同ファウンダーの制御を改善する。 我々は、ワクチン接種介入による結果の限界期待に対する効率的な影響関数(EIF)を導出し、フォン・ミゼスの展開を探索し、$\sqrt{n}-$一貫性、漸近正規性、TNDDRの二重堅牢性に関する条件を確立する。 提案した推定器は、理論的および実証的な正当化の両方によって支持される。

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