利用矩匹配与非线性回归估计不同样本量下的样本信息期望值
统计方法学
2018-04-26 v1
摘要
背景：样本信息期望值（EVSI）确定了旨在减少卫生经济模型不确定性的任何未来研究在特定设计下的经济价值。其作为试验设计工具有潜在用途；可比较不同设计的成本与价值，以找到净收益最大的试验。然而尽管近期有所进展，EVSI分析可能较慢，尤其在大量不同设计上优化时。方法：本文发展一种方法，以减少计算不同样本量下EVSI所需的计算时间。我们的方法将EVSI估计的矩匹配方法扩展至对基础试验的不同样本量进行优化，其计算成本与单次EVSI估计相近。该扩展计算替代样本量下的后验方差，随后使用贝叶斯非线性回归计算EVSI。结果：一个为评估慢性疼痛干预成本效果而开发的卫生经济模型表明，该EVSI计算方法对现实模型快速且准确。该例亦凸显如何利用EVSI比较不同试验设计。结论：所提估计方法在计算不同样本量下EVSI时快速且准确。这将使研究者能够实现利用EVSI确定减少卫生经济模型不确定性的经济最优试验设计的潜力。局限：我们的方法依赖一些额外模拟，在计算成本非常大的模型中可能昂贵。
引用
@article{arxiv.1804.09590,
title = {Estimating the Expected Value of Sample Information across Different Sample Sizes using Moment Matching and Non-Linear Regression},
author = {Anna Heath and Ioanna Manolopoulou and Gianluca Baio},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.09590},
year = {2018}
}