論文の概要: Estimating treatment effects from single-arm trials via latent-variable modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03002v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 10:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:48:18.903711
• Title: Estimating treatment effects from single-arm trials via latent-variable modeling
• Title（参考訳）: 潜時変量モデルによる単腕試験による治療効果の推定
• Authors: Manuel Haussmann, Tran Minh Son Le, Viivi Halla-aho, Samu Kurki, Jussi Leinonen, Miika Koskinen, Samuel Kaski, Harri L\"ahdesm\"aki
• Abstract要約: すべての患者が治療グループに属しているシングルアーム臨床試験は、有効な代替手段であるが、外部コントロールグループへのアクセスが必要である。 このシナリオに対して、同定可能なディープ潜在変数モデルを提案する。 その結果, 直接治療効果評価と患者マッチングによる効果評価の両面で, 性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.837347684289776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Randomized controlled trials (RCTs) are the accepted standard for treatment effect estimation but they can be infeasible due to ethical reasons and prohibitive costs. Single-arm trials, where all patients belong to the treatment group, can be a viable alternative but require access to an external control group. We propose an identifiable deep latent-variable model for this scenario that can also account for missing covariate observations by modeling their structured missingness patterns. Our method uses amortized variational inference to learn both group-specific and identifiable shared latent representations, which can subsequently be used for (i) patient matching if treatment outcomes are not available for the treatment group, or for (ii) direct treatment effect estimation assuming outcomes are available for both groups. We evaluate the model on a public benchmark as well as on a data set consisting of a published RCT study and real-world electronic health records. Compared to previous methods, our results show improved performance both for direct treatment effect estimation as well as for effect estimation via patient matching.
• Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験(RCTs)は治療効果推定の標準として受け入れられているが、倫理的理由や禁止費用のために実現不可能である。 すべての患者が治療グループに属するシングルアームトライアルは、有効な代替手段であるが、外部コントロールグループにアクセスする必要がある。 このシナリオに対して, 構造的欠損パターンをモデル化することにより, 共変量観測の欠如を考慮できる, 同定可能な深潜時変量モデルを提案する。 提案手法では,グループ固有表現と識別可能な共有潜在表現の両方を学ぶために,償却変分推論を用いる。 一 治療群、又は治療群に治療結果が得られない場合の患者マッチング (ii)両群での結果を想定した直接治療効果の推定。 我々は、公開ベンチマークと、公開RTT研究と実世界の電子健康記録からなるデータセットを用いて、モデルを評価した。 従来の方法と比較して, 直接的治療効果評価と患者マッチングによる効果評価の両方において, 性能が向上した。

関連論文リスト

• Identifying treatment response subgroups in observational time-to-event data [2.176207087460772]
  本研究は、観察研究における治療応答サブグループを特定するための、新しい結果誘導手法を提案する。 本手法は, 個別化と平均処理効果推定の中間に位置する。 実験では, ランダム化処理と観察処理の両方において, 結果誘導サブグループ分析の最先端手法を著しく上回る結果を得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T22:38:14Z)
• Counterfactual Data Augmentation with Contrastive Learning [27.28511396131235]
  本稿では,選択したサブセットに対して,結果に反する結果をもたらすモデルに依存しないデータ拡張手法を提案する。 我々は、比較学習を用いて表現空間と類似度尺度を学習し、学習された類似度尺度で同定された個人に近い学習空間において、同様の潜在的な結果が得られるようにした。 この性質は、代替治療群から近接した近縁者に対する対実的な結果の信頼性の高い計算を保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T00:36:51Z)
• TCFimt: Temporal Counterfactual Forecasting from Individual Multiple Treatment Perspective [50.675845725806724]
  個別多面的治療の観点からの時間的対実予測の包括的枠組み(TCFimt)を提案する。 TCFimtは、選択と時間変化バイアスを軽減するためにSeq2seqフレームワークの逆タスクを構築し、比較学習ベースのブロックを設計し、混合処理効果を分離した主治療効果と因果相互作用に分解する。 提案手法は, 特定の治療法による今後の結果予測と, 最先端手法よりも最適な治療タイプとタイミングを選択する上で, 良好な性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T15:01:05Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment Effects [62.44901952244514]
  条件平均治療効果(CATE)は、個々の因果効果の最適点予測である。 集約分析では、通常は分布処理効果(DTE)の測定によって対処される。 我々は,多種多様な問題に対して条件付きDTE(CDTE)を学習するための,新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-23T17:40:31Z)
• Assessment of Treatment Effect Estimators for Heavy-Tailed Data [70.72363097550483]
  ランダム化制御試験(RCT)における治療効果の客観的評価における中心的な障害は、その性能をテストするための基礎的真理(または検証セット)の欠如である。 この課題に対処するための新しいクロスバリデーションのような方法論を提供する。 本手法は,Amazonサプライチェーンに実装された709RCTに対して評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-14T17:53:01Z)
• Sequential Deconfounding for Causal Inference with Unobserved Confounders [18.586616164230566]
  個別化治療効果を時間とともに推定する手法であるSequential Deconfounderを開発した。 これは、一般的なシーケンシャルな設定で使用できる最初の分解方法である。 本手法は, 経時的に個々の治療反応を偏りなく推定できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T09:56:39Z)
• Evaluating (weighted) dynamic treatment effects by double machine learning [0.12891210250935145]
  本研究では,データ駆動方式で動的処理の因果効果を評価する。 いわゆるNeyman-orthogonal score関数を用いて,中等度(局所的な)不特定性に対する治療効果推定の頑健さを示唆する。 推定子は正規に正規であり、特定の条件下では$sqrtn$-consistentであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-01T09:55:40Z)
• Double machine learning for sample selection models [0.12891210250935145]
  本稿では,サンプル選択や帰属によるサブポピュレーションに対してのみ結果が観察される場合の個別分散処理の評価について考察する。 a)Neyman-orthogonal, Duubly robust, and efficient score function, which suggests the robustness of treatment effect Estimation to moderate regularization biases in the machine learning based Estimation of the outcome, treatment, or sample selection model and (b) sample splitting ( or cross-fitting) to prevent overfitting bias。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T19:40:21Z)
• Enabling Counterfactual Survival Analysis with Balanced Representations [64.17342727357618]
  生存データは様々な医学的応用、すなわち薬物開発、リスクプロファイリング、臨床試験で頻繁に見られる。 本稿では,生存結果に適用可能な対実的推論のための理論的基盤を持つ統一的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T01:15:00Z)
• Generalization Bounds and Representation Learning for Estimation of Potential Outcomes and Causal Effects [61.03579766573421]
  代替薬に対する患者一人の反応など,個人レベルの因果効果の推定について検討した。 我々は,表現の誘導的処理群距離を正規化することにより,境界を最小化する表現学習アルゴリズムを考案した。 これらのアルゴリズムを拡張して、重み付き表現を同時に学習し、治療群距離をさらに削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T10:16:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。