論文の概要: Bayesian Prognostic Covariate Adjustment With Additive Mixture Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18027v3
- Date: Thu, 23 Nov 2023 00:57:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 02:50:47.568894
- Title: Bayesian Prognostic Covariate Adjustment With Additive Mixture Priors
- Title（参考訳）: 混合前駆体を用いたベイズ予測型共変量調整
- Authors: Alyssa M. Vanderbeek and Arman Sabbaghi and Jon R. Walsh and Charles
K. Fisher
- Abstract要約: 本稿では,ベイジアン・プロコバと呼ばれる新しいベイジアン確率的共変量補正手法を提案する。
RCT参加者のためのデジタルツインジェネレータ(DTG)を構成する生成人工知能(AI)アルゴリズムに基づいている。
DTGは、履歴制御データに基づいてトレーニングされ、制御処理により各RTT参加者の結果に対してデジタルツイン(DT)確率分布を生成する。
後部分布から抽出する効率的なギブスアルゴリズムを確立し, 後部平均に対するクローズドフォーム表現と, 処理効果パラメータの重みに対する分散を導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Effective and rapid decision-making from randomized controlled trials (RCTs)
requires unbiased and precise treatment effect inferences. Two strategies to
address this requirement are to adjust for covariates that are highly
correlated with the outcome, and to leverage historical control information via
Bayes' theorem. We propose a new Bayesian prognostic covariate adjustment
methodology, referred to as Bayesian PROCOVA, that combines these two
strategies. Covariate adjustment in Bayesian PROCOVA is based on generative
artificial intelligence (AI) algorithms that construct a digital twin generator
(DTG) for RCT participants. The DTG is trained on historical control data and
yields a digital twin (DT) probability distribution for each RCT participant's
outcome under the control treatment. The expectation of the DT distribution,
referred to as the prognostic score, defines the covariate for adjustment.
Historical control information is leveraged via an additive mixture prior with
two components: an informative prior probability distribution specified based
on historical control data, and a weakly informative prior distribution. The
mixture weight determines the extent to which posterior inferences are drawn
from the informative component, versus the weakly informative component. This
weight has a prior distribution as well, and so the entire additive mixture
prior is completely pre-specifiable without involving any RCT information. We
establish an efficient Gibbs algorithm for sampling from the posterior
distribution, and derive closed-form expressions for the posterior mean and
variance of the treatment effect parameter conditional on the weight, in
Bayesian PROCOVA. We evaluate efficiency gains of Bayesian PROCOVA via its bias
control and variance reduction compared to frequentist PROCOVA in simulation
studies that encompass different discrepancies. These gains translate to
smaller RCTs.
- Abstract（参考訳）: ランダム化対照試験(rcts)による効果的かつ迅速な意思決定には、偏りなく正確な治療効果推論が必要である。
この要求に対処する2つの戦略は、結果と高い相関関係を持つ共変分を調整し、ベイズの定理を通じて歴史的制御情報を活用することである。
我々は,これら2つの戦略を組み合わせた新たなベイズ予測型共変量調整手法であるベイズプロコバを提案する。
ベイジアン ProCOVA における共変量調整は、RCT 参加者のためのデジタルツインジェネレータ (DTG) を構築する生成人工知能 (AI) アルゴリズムに基づいている。
DTGは、履歴制御データに基づいてトレーニングされ、制御処理により各RTT参加者の結果に対してデジタルツイン(DT)確率分布を生成する。
DT分布の予測は、確率的スコアと呼ばれ、調整のための共変量を定義する。
履歴制御情報は、履歴制御データに基づいて指定された情報的事前確率分布と、弱情報的事前確率分布の2つの成分とを予め添加混合して活用される。
混合重みは、下位の推論が情報成分から引き出される程度を、弱い情報成分に対して決定する。
この重量も事前分布を持つため、前の添加剤の混合物はRCT情報を含まない状態で完全に特定可能である。
ベイジアン・プロコバにおいて,後方分布からサンプリングするための効率的なgibbsアルゴリズムを確立し,後平均と治療効果パラメータ条件のばらつきに対する閉形式表現を導出する。
異なる相違性を含むシミュレーション研究において,ベイジアン ProCOVA の効率向上を,そのバイアス制御と分散低減により評価した。
これらの利得はより小さなRDTに変換される。
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