从部分兼容轨迹中借用信息以估计动态治疗策略
统计方法学
2026-03-26 v2
摘要
动态治疗策略为慢性病管理中的序贯决策优化提供了系统性框架，其中疗法必须适应患者不断演变的临床特征。逆概率加权（IPW）由于其直观的公式化和既定的理论性质，是从观测数据中估计策略价值的基石方法，但标准 IPW 估计量面临显著的局限性，包括方差不稳定性和数据低效性。低效性的一个基本但未被充分探索的根源在于观测治疗轨迹与目标治疗轨迹之间的严格对齐要求，该要求未能考虑部分兼容性，并丢弃了仅与策略有微小偏差的个体的大量信息。我们提出了两种新颖的方法，通过灵活的兼容机制放宽了严格的纳入规则。这两种方法都提供了计算上可行的替代方案，可以轻松集成到现有的 IPW 工作流程中，为 DTR 估计提供了更高效的方法。理论分析表明，与标准 IPW 相比，两个估计量在保持一致性的同时实现了更优的有限样本效率，而全面的模拟研究证实了稳定性的提升。我们通过将其应用于 AIDS 临床试验组 175 研究（ACTG175）的 HIV 治疗数据，展示了我们方法的实用价值。
引用
@article{arxiv.2512.10069,
title = {Information Borrowing from Partially Compatible Trajectories for Estimation of Dynamic Treatment Regimes},
author = {Chloe Si and David A. Stephens and Erica E. M. Moodie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.10069},
year = {2026}
}