处理与协变量交互作用的序贯显著性检验
统计方法学
2019-11-21 v2
摘要
由于患者对任何治疗方案各方面的反应存在异质性，生物医学与临床研究正逐渐从传统的“一刀切”方法向个性化医疗的新范式转变。这一方向的重要一步是识别处理与协变量的交互作用。我们考虑存在潜在大量目标协变量的设定。尽管近年来开发了许多新颖的机器学习方法以辅助该设定下的处理选择，但极少有方法采用正式的假设检验程序。在本文中，我们提出了一种基于 m-out-of-n 自助法的检验程序，可用于序贯识别与处理存在交互作用的变量。我们研究了该方法的理论性质，并通过大量模拟表明，与竞争方法相比，它在控制第一类错误率和达到令人满意的功效方面更为有效。此外，通过随机试验和观察性研究的真实数据示例，阐明了所提方法的实用性。
引用
@article{arxiv.1901.08738,
title = {A Sequential Significance Test for Treatment by Covariate Interactions},
author = {Min Qian and Bibhas Chakraborty and Raju Maiti and Ying Kuen Cheung},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.08738},
year = {2019}
}