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基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用
1
作者
梁宝生
周江杰
王胜锋
《中国卒中杂志》
2023年第7期770-779,共10页
个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回...
个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计和统计推断,介绍其进行因果效应显著性评价、因果效应异质性亚组识别等要点,并结合阿尔茨海默病案例进行应用展示。
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关键词
个体化治疗效应
贝叶斯加性回归树
精准医疗
预测模型
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职称材料
观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计
2
作者
刘文
倪森淼
+5 位作者
仲子航
甘世林
贺志强
黄清浩
于浩
柏建岭
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023年第6期822-826,831,共6页
目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加...
目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加性回归树的估计表现与常用方法接近。当数据中变量之间关系复杂,存在非线性关系时,贝叶斯加性回归树的估计结果明显优于其他方法。当不满足可忽略性假设时,未观测到的混杂因素导致四种估计方法的结果都会存在偏倚,但是贝叶斯加性回归树的估计偏倚明显小于其他三种方法,结果相对稳健。并在实例中使用该方法估计了戒烟对于体重变化的平均处理效应。结论在绝大多数观察性研究中,研究结局受到多个因素的影响,研究者很难正确指定变量间的关系。从模型拟合和结果准确性来说,贝叶斯加性回归树是值得推荐的方法。
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关键词
观察
性
研究
贝叶斯加性回归树
因果推断
可忽略
性
假设
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职称材料
题名
基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用
1
作者
梁宝生
周江杰
王胜锋
机构
北京大学公共卫生学院生物统计系
北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计系
出处
《中国卒中杂志》
2023年第7期770-779,共10页
文摘
个体化治疗效应指对于同一例患者,无论其实际接受治疗与否,在接受治疗和未接受治疗状态下所呈现出的效果差异。整合患者特征开展对个体化治疗效应的评估,可以辅助实现对每一例患者精准化施加获益最大的治疗方案。本文基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计和统计推断,介绍其进行因果效应显著性评价、因果效应异质性亚组识别等要点,并结合阿尔茨海默病案例进行应用展示。
关键词
个体化治疗效应
贝叶斯加性回归树
精准医疗
预测模型
Keywords
Individualized treatment effect
Bayesian additive regression tree
Precision medicine
Prediction model
分类号
R195 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计
2
作者
刘文
倪森淼
仲子航
甘世林
贺志强
黄清浩
于浩
柏建岭
机构
南京医科大学公共卫生学院生物统计学系
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023年第6期822-826,831,共6页
基金
国家自然科学基金(82273738)
江苏省高校“青蓝工程”。
文摘
目的探讨观察性研究中贝叶斯加性回归树估计平均处理效应的统计学性能及适用条件。方法通过模拟试验和实例分析比较贝叶斯加性回归树与多变量回归、倾向性得分匹配、逆概率加权的估计结果差异。结果模拟试验表明,在线性假设下,贝叶斯加性回归树的估计表现与常用方法接近。当数据中变量之间关系复杂,存在非线性关系时,贝叶斯加性回归树的估计结果明显优于其他方法。当不满足可忽略性假设时,未观测到的混杂因素导致四种估计方法的结果都会存在偏倚,但是贝叶斯加性回归树的估计偏倚明显小于其他三种方法,结果相对稳健。并在实例中使用该方法估计了戒烟对于体重变化的平均处理效应。结论在绝大多数观察性研究中,研究结局受到多个因素的影响,研究者很难正确指定变量间的关系。从模型拟合和结果准确性来说,贝叶斯加性回归树是值得推荐的方法。
关键词
观察
性
研究
贝叶斯加性回归树
因果推断
可忽略
性
假设
Keywords
Observational study
Bayesian additive regression tree
Causal inference
Ignorability assumption
分类号
R195.1 [医药卫生—卫生统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于贝叶斯加性回归树的个体化治疗效应估计方法及应用
梁宝生
周江杰
王胜锋
《中国卒中杂志》
2023
0
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职称材料
2
观察性研究中基于贝叶斯加性回归树的平均处理效应估计
刘文
倪森淼
仲子航
甘世林
贺志强
黄清浩
于浩
柏建岭
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2023
0
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