論文の概要: Estimating Heterogeneous Treatment Effects on Survival Outcomes Using Counterfactual Censoring Unbiased Transformations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11263v2
- Date: Fri, 27 Sep 2024 13:15:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 05:17:11.970297
- Title: Estimating Heterogeneous Treatment Effects on Survival Outcomes Using Counterfactual Censoring Unbiased Transformations
- Title（参考訳）: 非バイアス変換による不均一処理が生存率に及ぼす影響の推定
- Authors: Shenbo Xu, Raluca Cobzaru, Stan N. Finkelstein, Roy E. Welsch, Kenney Ng, Zach Shahn,
- Abstract要約: 観測データからヘテロジニアス処理効果 (HTE) を推定する方法は, 連続的あるいは2次的な結果に大きく焦点が当てられている。
我々は、競合するリスクを伴わずに生存結果の検閲未バイアス変換(CUT)を開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9785304593748243
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Methods for estimating heterogeneous treatment effects (HTE) from observational data have largely focused on continuous or binary outcomes, with less attention paid to survival outcomes and almost none to settings with competing risks. In this work, we develop censoring unbiased transformations (CUTs) for survival outcomes both with and without competing risks. After converting time-to-event outcomes using these CUTs, direct application of HTE learners for continuous outcomes yields consistent estimates of heterogeneous cumulative incidence effects, total effects, and separable direct effects. Our CUTs enable application of a much larger set of state of the art HTE learners for censored outcomes than had previously been available, especially in competing risks settings. We provide generic model-free learner-specific oracle inequalities bounding the finite-sample excess risk. The oracle efficiency results depend on the oracle selector and estimated nuisance functions from all steps involved in the transformation. We demonstrate the empirical performance of the proposed methods in simulation studies.
- Abstract（参考訳）: 観察データからヘテロジニアス処理効果(HTE)を推定する方法は、生存結果にはあまり注意を払わず、競合するリスクを伴う設定にはほとんど注意を払わなかった。
本研究では, 競合リスクの有無にかかわらず, 生き残るための非バイアス変換(CUT)の検閲を開発する。
これらのCUTを用いて時間と結果の変換を行った後、HTE学習者の連続的な結果への直接適用により、異種累積帰納効果、全効果、分離可能な直接効果の一貫性のある推定が得られる。
我々のCUTは、これまで利用できたものよりもはるかに大きな、最先端のHTE学習者を、特に競合するリスク設定において、検閲された結果に適用することができる。
有限サンプル超過リスクに縛られる一般モデルフリー学習者固有のオラクル不等式を提供する。
オラクル効率は、変換に関わるすべてのステップからのオラクルセレクタと推定ニュアンス関数に依存する。
シミュレーション研究において提案手法の実証的な性能を示す。
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