論文の概要: Improving Bias Correction Standards by Quantifying its Effects on Treatment Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14861v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 12:42:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 20:32:23.203113
• Title: Improving Bias Correction Standards by Quantifying its Effects on Treatment Outcomes
• Title（参考訳）: 治療効果の定量化によるバイアス補正基準の改善
• Authors: Alexandre Abraham, Andrés Hoyos Idrobo,
• Abstract要約: Propensity score matching (PSM) は、分析のために同等の人口を選択することで選択バイアスに対処する。 異なるマッチング手法は、すべての検証基準を満たす場合でも、同じタスクに対する平均処理効果(ATE)を著しく異なるものにすることができる。 この問題に対処するため,新しい指標A2Aを導入し,有効試合数を削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.18828236350544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With the growing access to administrative health databases, retrospective studies have become crucial evidence for medical treatments. Yet, non-randomized studies frequently face selection biases, requiring mitigation strategies. Propensity score matching (PSM) addresses these biases by selecting comparable populations, allowing for analysis without further methodological constraints. However, PSM has several drawbacks. Different matching methods can produce significantly different Average Treatment Effects (ATE) for the same task, even when meeting all validation criteria. To prevent cherry-picking the best method, public authorities must involve field experts and engage in extensive discussions with researchers. To address this issue, we introduce a novel metric, A2A, to reduce the number of valid matches. A2A constructs artificial matching tasks that mirror the original ones but with known outcomes, assessing each matching method's performance comprehensively from propensity estimation to ATE estimation. When combined with Standardized Mean Difference, A2A enhances the precision of model selection, resulting in a reduction of up to 50% in ATE estimation errors across synthetic tasks and up to 90% in predicted ATE variability across both synthetic and real-world datasets. To our knowledge, A2A is the first metric capable of evaluating outcome correction accuracy using covariates not involved in selection. Computing A2A requires solving hundreds of PSMs, we therefore automate all manual steps of the PSM pipeline. We integrate PSM methods from Python and R, our automated pipeline, a new metric, and reproducible experiments into popmatch, our new Python package, to enhance reproducibility and accessibility to bias correction methods.
• Abstract（参考訳）: 行政保健データベースへのアクセスが増加するにつれ、レトロスペクティブ研究は医療治療にとって重要な証拠となっている。 しかし、非ランダム化研究はしばしば選択バイアスに直面し、緩和戦略を必要とする。 確率スコアマッチング(PSM)は、これらのバイアスに、同等の集団を選択することで対処し、さらなる方法論的な制約を伴わない分析を可能にする。 しかし、PSMにはいくつかの欠点がある。 異なるマッチング手法は、すべての検証基準を満たす場合でも、同じタスクに対する平均処理効果(ATE)を著しく異なるものにすることができる。 チェリーピッキングの最良の方法を避けるために、公共機関はフィールドの専門家を巻き込み、研究者と広範囲にわたる議論を行う必要がある。 この問題に対処するため,新しい指標A2Aを導入し,有効試合数を削減した。 A2Aは、元のものを反映した人工的なマッチングタスクを構築し、各マッチングメソッドのパフォーマンスを、確率推定からATE推定まで包括的に評価する。 標準平均差(Standardized Mean difference)と組み合わせると、A2Aはモデル選択の精度を高め、合成タスク間でのATE推定誤差を最大50%削減し、合成データセットと実世界のデータセットの両方で予測されるATE変動率を最大90%削減する。 我々の知る限り、A2Aは選択に関わらない共変量を用いて結果補正の精度を評価することができる最初の指標である。 A2Aを計算するには、数百のPSMを解く必要があるため、PSMパイプラインのすべての手動ステップを自動化する。 我々はPythonとRのPSMメソッド、自動パイプライン、新しいメトリック、再現可能な実験を新しいPythonパッケージであるPopmatchに統合し、再現性とバイアス補正メソッドへのアクセシビリティを向上させる。

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