Dynamic Treatment Regimes for Multi-Arm Treatments in a Regression-Based Framework
Precision medicine describes assigning treatments using patient-level characteristics. Within precision medicine, a dynamic treatment regime (DTR) incorporates a series of treatment rules that takes patient history as input and recommends treatment decisions as outputs. Using causal inference techniques, DTRs improve health outcomes throughout the population, as some patients benefit from certain treatments more than others.
Dynamic weighted ordinary least squares (dWOLS) is a regression-based technique for DTR estimation with binary treatments. We consider the more general case of multi-arm treatments, which have received comparatively little attention in the DTR literature. In this talk, we extend the existing framework of dWOLS to the multi-arm setting. Our extension retains the double-robustness property of dWOLS, which allows for flexibility in model specification within a familiar regression setting.
Dynamic weighted ordinary least squares (dWOLS) is a regression-based technique for DTR estimation with binary treatments. We consider the more general case of multi-arm treatments, which have received comparatively little attention in the DTR literature. In this talk, we extend the existing framework of dWOLS to the multi-arm setting. Our extension retains the double-robustness property of dWOLS, which allows for flexibility in model specification within a familiar regression setting.
Régimes de traitement dynamiques pour les traitements à plusieurs bras dans un cadre basé sur la régression
La médecine de précision consiste à attribuer des traitements en fonction des caractéristiques propres à chaque patient. Dans le cadre de la médecine de précision, un régime thérapeutique dynamique (RTD) intègre une série de règles thérapeutiques qui prennent en compte les antécédents du patient et recommandent des décisions thérapeutiques. Grâce à des techniques d'inférence causale, les RTD améliorent les résultats cliniques au sein de la population, car certains patients tirent davantage profit de certains traitements que d'autres.
La méthode des moindres carrés pondérés dynamiques (dWOLS) est une technique basée sur la régression pour l'estimation du RTD avec des traitements binaires. Nous considérons le cas plus général des traitements à plusieurs bras, qui ont reçu relativement peu d'attention dans la littérature sur le RTD. Dans cet exposé, nous étendons le cadre existant de la méthode dWOLS au contexte à plusieurs bras. Notre extension conserve la double robustesse de la dWOLS, qui permet une certaine flexibilité dans la spécification du modèle dans un cadre de régression familier.
La méthode des moindres carrés pondérés dynamiques (dWOLS) est une technique basée sur la régression pour l'estimation du RTD avec des traitements binaires. Nous considérons le cas plus général des traitements à plusieurs bras, qui ont reçu relativement peu d'attention dans la littérature sur le RTD. Dans cet exposé, nous étendons le cadre existant de la méthode dWOLS au contexte à plusieurs bras. Notre extension conserve la double robustesse de la dWOLS, qui permet une certaine flexibilité dans la spécification du modèle dans un cadre de régression familier.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais