TreatmentEstimatoR：一个从观测健康数据估计治疗效应的仪表板
统计方法学
2022-03-22 v1 应用统计
统计计算
摘要
观测健康数据可用于衡量现有医疗干预的真实世界使用情况及潜在获益或风险。然而，缺乏编程能力及因果推断方法的高级知识，使部分临床医生与非计算研究人员无法开展此类分析。无代码仪表板工具为从观测健康数据估计并可视化治疗效应提供了便捷途径。我们提出 TreatmentEstimatoR，一个 R Shiny 仪表板，无需任何编程知识即可从观测数据便捷估计治疗效应。该仪表板同时提供多种算法的效应估计，并支持二值、连续及时间至事件结局。TreatmentEstimatoR 允许灵活选择治疗与结局模型的协变量、提供全面的模型性能指标以及探索性数据分析工具。TreatmentEstimatoR 可从 https://github.com/CollinSakal/TreatmentEstimatoR 获取。我们提供了完整的安装说明及如何使用该仪表板的详细教程。
引用
@article{arxiv.2203.10458,
title = {TreatmentEstimatoR: a Dashboard for Estimating Treatment Effects from Observational Health Data},
author = {Collin Sakal and Hon Hwang and Juan C Quiroz and Blanca Gallego},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10458},
year = {2022}
}