存在未测量混杂时个体化治疗规则的筛选与排序
统计方法学
2020-09-25 v1
摘要
基于价值函数（即在该治疗规则下的期望潜在结局）来比较个体化治疗规则是一种常见做法。尽管在存在未测量混杂时价值函数不是点识别的，它在 Rosenbaum 敏感性分析模型下仍定义了治疗规则间的一个偏序。我们首先考虑在单决策设定下如何比较两条存在未测量混杂的治疗规则，然后利用该成对检验对多条治疗规则进行排序。我们考虑如何从众多治疗规则中筛选出最优规则，以及筛选出优于对照规则的规则。所提出的方法通过两个真实例子加以说明，其一关于疟疾预防项目对不同年龄组的益处，另一关于延迟退休对不同性别和职业群体老年人健康的影响。
引用
@article{arxiv.2002.10436,
title = {Selecting and ranking individualized treatment rules with unmeasured confounding},
author = {Bo Zhang and Jordan Weiss and Dylan S Small and Qingyuan Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.10436},
year = {2020}
}
备注
33 pages, accepted manuscript (by Journal of the American Statistical Association)