用于可视化个体化治疗规则的 CSTEapp：基于 R-Shiny 的协变量特异性处理效应曲线交互式应用程序
统计计算
2025-08-22 v1 应用统计
摘要
在精密医学中， deriving individualized treatment rule (ITR) 对根据患者基线协变量推荐最佳治疗至关重要。协变量特异性处理效应 (CSTE) 曲线在因果推断框架内提供了一种可视化 ITR 的图形方法。最近的进展增强了 CSTE 曲线的因果解释，并为各种研究类型提供了推导同时置信带的方法。为促进这些方法的实施并使 ITR 估计更加可及，我们开发了 CSTEapp，一个基于 R Shiny 框架构建的 Web 应用程序。CSTEapp 允许用户上传数据并通过简单的点和点击操作创建 CSTE 曲线，使其成为估计 ITR 的第一个应用程序。CSTEapp 通过提供具有动态结果的交互式图形用户界面来简化分析过程，使用户能够根据其协变量信息轻松报告每个患者的最佳治疗。目前，CSTEapp 可应用于二元和事件时间结果的研究，随着新方法的涌现，我们不断扩展其功能以适应其他结果类型。我们使用真实世界的例子和模拟数据集演示了 CSTEapp 的实用性。通过使高级统计方法更加可及，CSTEapp 赋能了跨多个领域的研究人员和实践者，以推动精密医学的发展并改善患者预后。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.15265,
title = {CSTEapp: An interactive R-Shiny application of the covariate-specific treatment effect curve for visualizing individualized treatment rule},
author = {Yi Zhou and Yuhao Deng and Yu-Shi Tian and Peng Wu and Wenjie Hu and Haoxiang Wang and Ewout Steyerberg and Xiao-Hua Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.15265},
year = {2025}
}