Les effets partiels quantifient la manière dont un résultat évolue sous l'effet d'une augmentation infinitésimale d'un traitement continu, le plus souvent via l'effet partiel moyen scalaire (APE). Bien qu'il existe des estimateurs efficaces et doublement robustes pour l'APE, l'estimande elle-même peut négliger l'hétérogénéité et les changements de distribution d'ordre supérieur. Nous développons des estimateurs pour une classe plus large de fonctionnelles d'effets partiels en analysant l'évolution dynamique de la distribution des résultats sous traitement. Nous montrons que le champ de vitesse d'une équation différentielle ordinaire sous-jacente est un objet unificateur à partir duquel de nombreux estimandes d'effets peuvent être dérivées. En utilisant une équation de continuité orthogonalisée comme équation d'estimation, nous obtenons des estimateurs efficaces qui récupèrent les procédures APE standard comme cas particulier et s'étendent naturellement aux courbes d'effet scalaires d'ordre supérieur et à dimension infinie. Pour ces dernières, nous établissons l'efficacité dans un RKHS de vitesse, ce qui donne un cadre de régularisation fondé sur des principes où il n'existe pas d'estimateurs efficaces standard.