非负两部分结果的两步目标最小损失估计
统计方法学
2024-04-24 v2
摘要
非负两部分结果定义为密度函数具有零点质量但其他部分为正的结果。例如医疗支出和住院时长，在医疗利用研究中很常见。尽管非负两部分结果具有实际相关性，但很少有方法利用其半连续性知识来提高因果效应估计的性能。在本文中，我们为非负两部分结果开发了一种非参数两步目标最小损失估计器（记为hTMLE）。我们提出了一类称为修正治疗策略的干预方法，可以处理连续、分类和二元暴露。两步TMLE使用结果强度分量的目标估计来产生结果二元分量的目标估计，这可以提高有限样本效率。我们通过模拟示例展示了两步TMLE的效率增益，然后将其应用于一组医疗补助受益者队列，以估计慢性疼痛和身体残疾对阿片类药物供应天数的影响。
引用
@article{arxiv.2401.04263,
title = {Two-Step Targeted Minimum-Loss Based Estimation for Non-Negative Two-Part Outcomes},
author = {Nicholas T. Williams and Richard Liu and Katherine L. Hoffman and Sarah Forrest and Kara E. Rudolph and Iván Díaz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.04263},
year = {2024}
}