Constructing dynamic treatment regimes over indefinite time horizons
不定时间跨度下动态治疗方案的构建AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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不定时间跨度下动态治疗方案的构建
- 研究问题
- 当慢性病治疗没有预先固定的终止时间时，如何估计最优动态治疗方案，使决策目标能够覆盖不定时间跨度？
- 方法与思路
- 作者为不定时间跨度的最优动态治疗方案开发估计程序并推导大样本结果，以模拟糖尿病队列考察糖化血红蛋白控制表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法将动态治疗方案估计从固定期限扩展至不定期限，并提供相应大样本理论及模仿健康调查队列的模拟示例。
- 阅读关注点
- 应核对长期效用目标、治疗历史与状态的定义，以及最优方案可识别的条件、大样本框架和模拟队列的生成方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明长期目标与识别假设，糖尿病例证来自模拟，不能视为临床效果验证。
原文摘要
Existing methods for estimating optimal dynamic treatment regimes are limited to cases where a utility function is optimized over a fixed time period. We develop an estimation procedure for the optimal dynamic treatment regime over an indefinite time period and derive associated large-sample results. The proposed method can be used to estimate the optimal dynamic treatment regime in chronic disease settings. We illustrate this by simulating a dataset corresponding to a cohort of patients with diabetes that mimics the third wave of the National Health and Nutrition Examination Survey, and examining the performance of the proposed method in controlling the level of haemoglobin A1c.