論文の概要: Path-specific effects for pulse-oximetry guided decisions in critical care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12371v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 06:45:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.992977
• Title: Path-specific effects for pulse-oximetry guided decisions in critical care
• Title（参考訳）: クリティカルケアにおけるパルスオキシメトリー誘導決定に対するパス特異的効果
• Authors: Kevin Zhang, Yonghan Jung, Divyat Mahajan, Karthikeyan Shanmugam, Shalmali Joshi,
• Abstract要約: 本研究は, 酸素濃度測定における人種的差異がICU環境の侵入換気に与える影響を因果的に検討した。 我々は、経路特異的効果を用いた因果推論に基づくアプローチを用いて、人種による偏見が臨床的意思決定に与える影響を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.98557361265164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Identifying and measuring biases associated with sensitive attributes is a crucial consideration in healthcare to prevent treatment disparities. One prominent issue is inaccurate pulse oximeter readings, which tend to overestimate oxygen saturation for dark-skinned patients and misrepresent supplemental oxygen needs. Most existing research has revealed statistical disparities linking device errors to patient outcomes in intensive care units (ICUs) without causal formalization. In contrast, this study causally investigates how racial discrepancies in oximetry measurements affect invasive ventilation in ICU settings. We employ a causal inference-based approach using path-specific effects to isolate the impact of bias by race on clinical decision-making. To estimate these effects, we leverage a doubly robust estimator, propose its self-normalized variant for improved sample efficiency, and provide novel finite-sample guarantees. Our methodology is validated on semi-synthetic data and applied to two large real-world health datasets: MIMIC-IV and eICU. Contrary to prior work, our analysis reveals minimal impact of racial discrepancies on invasive ventilation rates. However, path-specific effects mediated by oxygen saturation disparity are more pronounced on ventilation duration, and the severity differs by dataset. Our work provides a novel and practical pipeline for investigating potential disparities in the ICU and, more crucially, highlights the necessity of causal methods to robustly assess fairness in decision-making.
• Abstract（参考訳）: 繊細な属性に関連するバイアスの特定と測定は、治療の格差を防ぐための医療において重要な考慮事項である。 1つの顕著な問題は不正確なパルスオキシメータの読み取りであり、これは浅黒い肌の患者に対する酸素飽和度を過大評価する傾向がある。 多くの既存研究では、原因不明の集中治療単位(ICU)において、デバイスエラーと患者の結果とを関連付ける統計的差異が明らかにされている。 対照的に, オキシメータ測定における人種差が, ICU設定における侵入換気に与える影響について, 慎重に検討した。 我々は、経路特異的効果を用いた因果推論に基づくアプローチを用いて、人種による偏見が臨床的意思決定に与える影響を分離する。 これらの効果を推定するために、二重頑健な推定器を活用し、サンプル効率を向上させるための自己正規化変種を提案し、新しい有限サンプル保証を提供する。 本手法は半合成データを用いて検証し,MIMIC-IVとeICUの2つの大規模実世界の健康データセットに適用した。 先行研究とは対照的に, 人種差が侵入換気率に与える影響は最小限である。 しかし、酸素飽和度による経路特異的効果は換気時間によってより顕著になり、重度はデータセットによって異なる。 我々の研究は、ICUにおける潜在的な格差を調査するための、新しく実用的なパイプラインを提供し、より重要なことは、意思決定における公正性をしっかりと評価するための因果的方法の必要性を強調している。

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