Survival causal rule ensemble method considering the main effect for estimating heterogeneous treatment effects
考虑主效应的生存因果规则集成方法：异质性处理效应估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接提出生存结果下的异质性处理效应估计，并强调患者特征与治疗效应的解释。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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考虑主效应的生存因果规则集成方法：异质性处理效应估计
- 研究问题
- 面对生存结果，如何建立可解释的异质性处理效应模型，使患者特征与治疗效应的关系能够直接呈现，同时保持预测能力？
- 方法与思路
- 作者提出基于可解释 RuleFit 的生存数据处理效应估计方法，通过数值模拟比较预测表现，并用 HIV 临床试验数据展示解释性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提方法在模拟中的预测表现与现有方法相当，并在 ACTG 175 数据上展示可解释规则，兼顾解释性和预测准确度。
- 阅读关注点
- 应核对生存效应的目标尺度、删失处理和因果识别条件、主效应与治疗交互如何区分，以及规则稳定性和模拟比较指标。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未说明删失假设、主效应处理细节或推断方法，不能据预测确认因果有效性。
原文摘要
With an increasing focus on precision medicine in medical research, numerous studies have been conducted in recent years to clarify the relationship between treatment effects and patient characteristics. The treatment effects for patients with different characteristics are always heterogeneous, and various heterogeneous treatment effect machine learning estimation methods have been proposed owing to their flexibility and high prediction accuracy. However, most machine learning methods rely on black-box models, preventing direct interpretation of the relationship between patient characteristics and treatment effects. Moreover, most of these studies have focused on continuous or binary outcomes, although survival outcomes are also important in medical research. To address these challenges, we propose a heterogeneous treatment effect estimation method for survival data based on RuleFit, an interpretable machine learning method. Numerical simulation results confirmed that the prediction performance of the proposed method was comparable to that of existing methods. We also applied a dataset from an HIV study, the AIDS Clinical Trials Group Protocol 175 dataset, to illustrate the interpretability of the proposed method using real data. Consequently, the proposed method established an interpretable model with sufficient prediction accuracy.