评估治疗最优亚组的影响
统计方法学
2016-03-22 v1
摘要
假设我们有一个用于影响结果的二元处理。给定来自观测性或控制性研究的数据，我们希望确定是否存在某个观测协变量的子集，其中该处理比不处理的标准做法更有效。此外，我们希望量化如果该亚组接受处理而其余人群保持未处理时，人群平均结果将看到的改善。我们表明，鉴于该问题频繁作为（至少是隐式的）研究目标，它令人惊讶地具有挑战性。盲目应用标准技术未能产生任何明显的渐近结果，而使用现有技术应对非正则性未必在不存在处理效应的分布处有帮助。在此我们描述一种估计治疗受益亚组的处理影响的方法，该方法在非参数模型中有效，且能够处理不存在处理效应的情况。该方法是对近期出现在个体化医学文献中方法的一个轻微修改。
引用
@article{arxiv.1603.06372,
title = {Evaluating the Impact of Treating the Optimal Subgroup},
author = {Alexander R. Luedtke and Mark J. van der Laan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.06372},
year = {2016}
}