中位数最优治疗体制

最优治疗体制是基于受试者特征制定治疗决策的个性化策略，所选策略旨在最大化某种价值。通常的目标是最大化人群中的平均结局，通过仅对治疗下平均结局高于对照的受试者分配治疗的体制来实现。然而，均值作为集中趋势的度量可能不稳定，导致统计过程不精确，以及可能因少数受试者而过度影响的非稳健决策。本文中，我们提出一种新的中位数最优治疗体制，转而治疗条件中位数在治疗下更高的个体。这确保了同一组中个体最优决策不会过度受 (i) 组中少数个体（不同于均值准则）或 (ii) 来自不同组的无关受试者（不同于边际中位数/分位数准则）的影响。我们引入一种新的价值度量，平均条件中位数效应 (ACME)，它汇总一项体制的跨组中位数治疗结局，且中位数最优治疗体制使其最大化。在给出区分中位数最优治疗体制与均值及边际中位数最优治疗体制的关键启发性例子后，我们给出估计一项体制 ACME 的非参数效率界，并提出一种新的双重稳健型估计量，在弱条件下达到该效率界。为构建中位数最优治疗体制，我们引入条件中位数治疗效应的新双重稳健型估计量。通过数值模拟探究有限样本性质，并使用一项 HIV 患者随机临床试验数据说明所提算法。