用于异质性处理效应的贝叶斯指标模型
统计方法学
2022-05-05 v1
摘要
本文的总体思路是开发一个具有灵活链接函数的贝叶斯模型，将指数族处理响应与协变量和处理指示符的线性组合以及二者之间的交互作用相连接。允许数据驱动链接函数的广义线性模型通常称为“单指标模型”，并且是流行的半参数建模方法之一。在本文中，我们将重点放在建模异质性处理效应上，目标是开发一个融合历史数据先验信息的处理获益指标（TBI）。该处理获益指标可用于根据患者预测的获益水平进行分层，并可特别用于精准健康应用。所提出的方法被应用于一项COVID-19治疗研究。
引用
@article{arxiv.2205.01795,
title = {Bayesian index models for heterogeneous treatment effects},
author = {Hyung Park and Danni Wu and Eva Petkova and Thaddeus Tarpey and R. Todd Ogden},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.01795},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 1 figure and 1 table