面向产后出血的实时妊娠期激素给药优化：基于贝叶斯方法的动态治疗方案
统计方法学
2026-04-02 v2
摘要
产后出血 (PPH) 仍是孕产妇死亡和不良结局的主要原因之一。虽然 oxytocin 广为人知用于促进 labor，但也是 PPH 预防的首选药物干预手段。然而，当前的给药方案缺乏个体化，无法考虑 labor 期间的实时生理变化。此外，标准的动态治疗方案 (DTR) 方法无法容纳持续监测和调整。为此，我们提出一种半参数贝叶斯方法，用于估计实时的优化治疗方案，允许潜在的个体水平变量的存在。具体而言，通过最小化后验预测损失来优化通过干预参数定义的随机实时 DTR。我们进一步引入一种"医生在环"框架，以将最优策略与临床专家知识相结合。在 Consortium on Safe Labor 数据集应用中，所提出的方法在估计的出血量方面 consistently 低于其他竞争方法。学习到的政策建议对 BMI 较高的妊娠妇女更早地启动，快速剂量递增，并更频繁地进行剂量调整;此外，对于 cervical dilation 和最后一次剂量变更的时间间隔进行更多调整。模拟研究表明该方法在性能和计算效率方面表现稳健，尤其是在未测量的患者因素影响结果和协变量时。补充材料提供了可复现工作的材料标准描述。
引用
@article{arxiv.2504.19831,
title = {Optimizing Real-Time Oxytocin Administration to Prevent Postpartum Hemorrhage: A Bayesian Approach to Dynamic Treatment Regimes},
author = {Haiyan Zhu and Yuqi Qiu and Yingchun Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.19831},
year = {2026}
}