論文の概要: Adaptive-TMLE for the Average Treatment Effect based on Randomized Controlled Trial Augmented with Real-World Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07186v2
- Date: Sat, 18 Jan 2025 22:38:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:15:58.908687
- Title: Adaptive-TMLE for the Average Treatment Effect based on Randomized Controlled Trial Augmented with Real-World Data
- Title（参考訳）: 実世界データを用いたランダム化制御試験に基づく平均処理効果の適応TMLE
- Authors: Mark van der Laan, Sky Qiu, Jens Magelund Tarp, Lars van der Laan,
- Abstract要約: ランダム化制御試験(RCT)データと外部実世界のデータ(RWD)の両方が利用可能である場合、平均処理効果(ATE)を推定する問題を考察する。
適応型最大推定フレームワークを導入して推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: We consider the problem of estimating the average treatment effect (ATE) when both randomized control trial (RCT) data and external real-world data (RWD) are available. We decompose the ATE estimand as the difference between a pooled-ATE estimand that integrates RCT and RWD and a bias estimand that captures the conditional effect of RCT enrollment on the outcome. We introduce an adaptive targeted maximum likelihood estimation (A-TMLE) framework to estimate them. We prove that the A-TMLE estimator is root-n-consistent and asymptotically normal. Moreover, in finite sample, it achieves the super-efficiency one would obtain had one known the oracle model for the conditional effect of the RCT enrollment on the outcome. Consequently, the smaller and more parsimonious the working model of the bias induced by the RWD is, the greater our estimator's efficiency, while our estimator will always be at least as efficient as an efficient estimator that uses the RCT data only. A-TMLE outperforms existing methods in simulations by having smaller mean-squared-error and 95% confidence intervals. We apply A-TMLE to augment the DEVOTE trial with external data from the Optum Clinformatics Data Mart, demonstrating its potential to establish treatment superiority in noninferiority trials. A-TMLE could utilize external RWD to help improve the power of randomized trials without biasing the estimates of intervention effects. This approach could allow for smaller, faster trials, decreasing the time until patients can receive effective treatments.
- Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験(RCT)データと外部実世界のデータ(RWD)の両方が利用可能である場合、平均処理効果(ATE)を推定する問題を考察する。
本研究では, RCT と RWD を統合したプール時間推定器と, RCT の登録条件が結果に与える影響を推定するバイアス推定器との差として ATE 推定器を分解する。
適応的目標最大推定(A-TMLE)フレームワークを導入して推定する。
我々は、A-TMLE推定器がルート-n-一貫性を持ち、漸近的に正規であることを証明する。
さらに, 有限試料では, RCT の登録条件が結果に与える影響について, 1 つの既知のオラクルモデルを持つ超効率が得られる。
したがって、RWDによって誘導されるバイアスの作用モデルがより小さく、より同義的になればなるほど、我々の推定値の効率は向上するが、我々の推定値は常に、RCTデータのみを使用する効率的な推定値と同程度に効率的である。
A-TMLEは平均二乗誤差が小さく、95%の信頼区間を持つことで、シミュレーションにおいて既存の手法よりも優れている。
我々は、A-TMLEを用いて、Optum Clinformatics Data Martの外部データを用いてDEVOTE試験を増強し、不妊性試験における治療上の優位性を確立する可能性を実証する。
A-TMLEは外部RWDを利用して、介入効果の見積をバイアスすることなくランダム化試験のパワーを向上させることができる。
このアプローチは、より小さく、より高速な治験を可能にし、患者が効果的な治療を受けるまでの時間を短縮することができる。
関連論文リスト
- Efficient adjustment for complex covariates: Gaining efficiency with
DOPE [56.537164957672715]
共変量によって表現される情報のサブセットを調整可能なフレームワークを提案する。
理論的な結果に基づいて,平均処理効果(ATE)の効率的な評価を目的とした,デバイアスドアウトカム適応確率推定器(DOPE)を提案する。
その結果,DOPE は様々な観測環境において ATE 推定のための効率的かつ堅牢な手法を提供することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-20T13:02:51Z) - SECRETS: Subject-Efficient Clinical Randomized Controlled Trials using
Synthetic Intervention [0.0]
クロスオーバー試験は、個人ごとの処理効果を測定することで、サンプルサイズの要求を減らすことができる。
外部データを用いることなく, 患者ごとの個別治療効果(ITE)を推定する新しいフレームワークであるSECRETSを提案する。
この結果から,SECRETSはRCTのパワーを向上しつつ,同等の意義レベルを維持することができることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-08T22:37:16Z) - B-Learner: Quasi-Oracle Bounds on Heterogeneous Causal Effects Under
Hidden Confounding [51.74479522965712]
本稿では,B-Learnerと呼ばれるメタラーナーを提案する。
我々は、その推定が有効で、鋭く、効率的であることを証明し、既存の方法よりも一般的な条件下で構成推定器に対して準オーラル特性を持つことを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T18:07:19Z) - Improved Policy Evaluation for Randomized Trials of Algorithmic Resource
Allocation [54.72195809248172]
提案する新しい概念を応用した新しい推定器を提案する。
我々は,このような推定器が,サンプル手段に基づく一般的な推定器よりも精度が高いことを理論的に証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T05:17:22Z) - Efficient and robust transfer learning of optimal individualized
treatment regimes with right-censored survival data [7.308241944759317]
個別治療体制(英: individualized treatment regime、ITR)は、患者の特徴に基づいて治療を割り当てる決定規則である。
本稿では、値関数の2倍頑健な推定器を提案し、その最適ITRは、予め指定されたIRRのクラス内の値関数を最大化することにより学習する。
重篤なメタボリックアシダ血症に対するバイカーボネートナトリウム療法のシミュレーションおよび実データによる評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T11:47:10Z) - Falsification before Extrapolation in Causal Effect Estimation [6.715453431174765]
個体群における因果関係は、しばしば観測データを用いて推定される。
本稿では,偏りのある観測推定を拒否するメタアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-27T21:47:23Z) - 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) - Treatment Effect Risk: Bounds and Inference [58.442274475425144]
平均的な治療効果は社会福祉の変化を測定するため、たとえ肯定的であっても、人口の約10%に悪影響を及ぼすリスクがある。
本稿では,ICT分布のリスク条件値(CVaR)として定式化されたこの重要なリスク尺度をどう評価するかを検討する。
いくつかの境界は、複素CATE関数を単一の計量に要約したものと解釈することもでき、有界であることとは無関係に興味を持つ。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T17:21:26Z) - 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) - Estimation of Local Average Treatment Effect by Data Combination [3.655021726150368]
治療課題の遵守が不完全である場合には、局所的平均治療効果(LATE)を推定することが重要である。
以前提案されたLATE推定法では、関連するすべての変数を1つのデータセットで共同で観測することが必要であった。
最小値の定式化を回避し,より簡易なモデル選択を可能とする重み付き最小二乗推定器を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-11T03:51:48Z) - Efficient Adaptive Experimental Design for Average Treatment Effect Estimation [20.361745967568154]
適応実験を用いて平均治療効果(ATE)を効率的に推定する方法を検討する。
適応実験において、実験者は過去のデータに基づいて治療確率を更新しながら、順次実験単位に治療を割り当てる。
提案した設計の任意のラウンドで有効である非パラメトリックおよび非漸近信頼区間を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-13T02:04:17Z)
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。