Fugu-MT 論文翻訳(概要): Causal Responder Detection

論文の概要: Causal Responder Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17571v1
Date: Tue, 25 Jun 2024 14:09:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-26 14:10:33.479105
Title: Causal Responder Detection
Title（参考訳）: 因果応答体検出
Authors: Tzviel Frostig, Oshri Machluf, Amitay Kamber, Elad Berkman, Raviv Pryluk,
Abstract要約: CARDは、有限サンプルサイズでの偽発見率を制御しながら、応答者を正確に識別する機械学習技術を採用している。非ランダムな処理アロケーションから生じるバイアスを軽減し、観察条件下での手法の堅牢性を高めるために、確率スコア調整を組み込んだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.873811641236639
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We introduce the causal responders detection (CARD), a novel method for responder analysis that identifies treated subjects who significantly respond to a treatment. Leveraging recent advances in conformal prediction, CARD employs machine learning techniques to accurately identify responders while controlling the false discovery rate in finite sample sizes. Additionally, we incorporate a propensity score adjustment to mitigate bias arising from non-random treatment allocation, enhancing the robustness of our method in observational settings. Simulation studies demonstrate that CARD effectively detects responders with high power in diverse scenarios.
Abstract（参考訳）: 本稿では,治療に強く反応する治療対象を同定する新しい手法であるCARDについて紹介する。共形予測の最近の進歩を活用して、CARDは有限サンプルサイズの偽発見率を制御しながら、応答者を正確に識別する機械学習技術を採用している。さらに,非ランダムな処理アロケーションから生じるバイアスを軽減し,観測条件下での手法の堅牢性を高めるために,確率スコア調整を組み込んだ。シミュレーション研究により、CARDは多様なシナリオにおいて、高出力の応答器を効果的に検出することを示した。

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