从大规模电子健康记录估计多重物质使用对药物过量的异质因果效应
人工智能
2022-04-13 v2
摘要
药物过量已成为美国一场后果灾难性的公共卫生危机。然而，大多数药物过量事件是定义在一段时间内反复多重物质使用的结果，其可能由所需药物与其他药物的有意合用或意外导致。因此，预测多重物质使用的效应对于临床医生决定应开具哪种药物组合极为重要。结构因果模型的最新进展可通过可识别的因果有向图从观测数据提供因果效应的充分洞见。本文中，我们提出一个系统来估计异质并发药物使用对过量估计的效应，其由高效的协变量选择、子群选择和异质因果效应估计组成。我们应用我们的框架来回答一个关键问题：苯二氮䓬类与阿片类药物的并发使用是否对阿片类药物过量流行具有异质因果效应？使用 2001 至 2013 年收集的 Truven MarketScan 理赔数据显示出我们所提框架效能的显著前景。
引用
@article{arxiv.2105.07224,
title = {Estimating Heterogeneous Causal Effect of Polysubstance Usage on Drug Overdose from Large-Scale Electronic Health Record},
author = {Vaishali Mahipal and Mohammad Arif Ul Alam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07224},
year = {2022}
}
备注
Accepted in 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (IEEE EMBC). arXiv admin note: text overlap with arXiv:2010.14774, arXiv:1905.03297 by other authors