利用观测数据估计二分类结局的贝叶斯最优治疗策略
统计方法学
2018-10-02 v2 机器学习
摘要
最优治疗策略（OTR）是个体的治疗分配策略，在给定个体所有可用背景信息下确定某医疗治疗为最优。我们讨论利用定义在二分类潜在结局双变量分布上的损失函数估计的贝叶斯最优治疗策略。所提方法通过考虑不必要的治疗负担等因素，允许为OTR设定比最大化期望结局（如生存概率）更一般的目标。作为一个激励性例子，我们考虑口咽癌治疗，其目标是在最大化生存机会的同时避免化疗引起的不必要负担。假设可忽略的治疗分配，我们描述了关于OTR的贝叶斯推断，包括对潜在结局未观测部分关联的敏感性分析。我们通过应用贝叶斯参数及更灵活的非参数结局模型的模拟评估该方法。所提口咽癌OTR在不降低平均生存概率的情况下，将负担更重的化疗分配频率降低约75%。因此该策略显著提高了患者的预期生活质量。
引用
@article{arxiv.1809.06679,
title = {Estimating Bayesian Optimal Treatment Regimes for Dichotomous Outcomes using Observational Data},
author = {Thomas Klausch and Peter van de Ven and Tim van de Brug and Mark A. van de Wiel and Johannes Berkhof},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.06679},
year = {2018}
}
备注
30 pages, 8 figures