論文の概要: Transfer Learning for Meta-analysis Under Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02656v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 02:40:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.288754
• Title: Transfer Learning for Meta-analysis Under Covariate Shift
• Title（参考訳）: 共変量シフトによるメタアナリシスの伝達学習
• Authors: Zilong Wang, Ali Abdeen, Turgay Ayer,
• Abstract要約: そこで本研究では,ソース・テリトリーの結果を豊富なプロキシ・シグナルとして扱い,ターゲット・テリトリー・プラセボの結果を少ない,高忠実なゴールド・ラベルとして扱うプラセボ・アンコール・トランスポート・フレームワークを提案する。 接続された設定全体では、提案手法は最善か最善か最善かで、プロキシのみ、ターゲットのみ、トランスポートベースラインよりも大幅に改善される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.022283857139673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Randomized controlled trials often do not represent the populations where decisions are made, and covariate shift across studies can invalidate standard IPD meta-analysis and transport estimators. We propose a placebo-anchored transport framework that treats source-trial outcomes as abundant proxy signals and target-trial placebo outcomes as scarce, high-fidelity gold labels to calibrate baseline risk. A low-complexity (sparse) correction anchors proxy outcome models to the target population, and the anchored models are embedded in a cross-fitted doubly robust learner, yielding a Neyman-orthogonal, target-site doubly robust estimator for patient-level heterogeneous treatment effects when target treated outcomes are available. We distinguish two regimes: in connected targets (with a treated arm), the method yields target-identified effect estimates; in disconnected targets (placebo-only), it reduces to a principled screen--then--transport procedure under explicit working-model transport assumptions. Experiments on synthetic data and a semi-synthetic IHDP benchmark evaluate pointwise CATE accuracy, ATE error, ranking quality for targeting, decision-theoretic policy regret, and calibration. Across connected settings, the proposed method is best or near-best and improves substantially over proxy-only, target-only, and transport baselines at small target sample sizes; in disconnected settings, it retains strong ranking performance for targeting while pointwise accuracy depends on the strength of the working transport condition.
• Abstract（参考訳）: ランダム化制御試験は、しばしば決定がなされた人口を表しておらず、研究間の共変量シフトは、標準IDDメタアナリシスと輸送推定器を無効にすることができる。 そこで,本研究では,ソース・テリトリーの結果を豊富なプロキシ信号として扱うプラセボ・アンコール・トランスポート・フレームワークを提案し,ターゲット・テリトリー・プラセボの結果を,ベースラインリスクのキャリブレーションを行うための,少ない高忠実度金ラベルとして扱う。 低複雑さ(スパース)補正は、ターゲット個体群にプロキシ結果モデルをアンカーし、アンカーされたモデルは、クロスフィットされた二重頑健な学習者に埋め込まれ、ターゲット治療結果が利用可能である場合に患者レベル不均一な治療効果に対して、Neyman-orthogonal, target-site-dubly robust 推定器を得る。 本手法では, 対象を識別した効果推定値(プレースボのみ)を, 明確な作業モデル輸送仮定の下で, 原則化されたスクリーン-then-トランスポート手順に還元する。 合成データと半合成IHDPベンチマークの実験は、ポイントワイズCATE精度、ATEエラー、ターゲティングのためのランキング品質、決定論的ポリシーの後悔、キャリブレーションを評価する。 接続された設定全体において、提案手法は最善か最善か最善かのどちらかであり、小さなターゲットのサンプルサイズでプロキシオンリー、ターゲットオンリー、トランスポートベースラインを大幅に改善する。

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