Bayesian fusion forests for heterogeneous treatment effects on survival from randomised and real-world data
融合随机试验与真实世界数据的生存异质处理效应贝叶斯森林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：摘要直接研究随机试验与观察数据融合下的异质处理效应、混杂和效应迁移。
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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融合随机试验与真实世界数据的生存异质处理效应贝叶斯森林
- 研究问题
- 如何融合随机试验与可能存在混杂的真实世界数据，估计带右删失或区间删失的生存异质处理效应，并提高估计效率？
- 方法与思路
- 作者以跨来源处理效应可迁移替代真实世界数据无混杂假设，使用加速失效时间分解、贝叶斯树先验和非参数误差混合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该框架拓展了删失结局的数据融合，模拟显示相对仅用试验的效率收益，HIV 应用提示近乎所有患者获益。
- 阅读关注点
- 应核对处理效应可迁移与删失的条件、混杂函数如何识别，以及来源差异和共享预后如何影响信息借用与推断。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未完整说明迁移及删失条件，应用中的获益判断依赖模型。
原文摘要
We develop the Bayesian fusion forest, a nonparametric framework to estimate heterogeneous treatment effects on survival outcomes by combining a randomised controlled trial and real-world data. The framework relaxes the unconfoundedness assumption on the real-world data by assuming instead that the treatment effect transports across the two sources. Our method opens up right- and interval-censored outcomes to data fusion. We model the survival time with an accelerated failure time decomposition into a shared baseline prognosis, a source-specific deviation, a treatment effect, and a confounding function. The confounding function absorbs the confounding bias in the real-world data. Each component receives a Bayesian tree ensemble prior. The shared baseline prognosis borrows strength across sources, while the deviation captures between-source heterogeneity. A hierarchical Dirichlet process mixture models the error distribution nonparametrically. A simulation study shows efficiency gains over a trial-only analysis across varying levels of confounding and between-source heterogeneity. We combine the ACTG 175 trial with the Multicenter AIDS Cohort Study to estimate the effect of combination antiretroviral therapy for HIV. The fusion identifies a benefit for nearly every patient whereas the trial alone is inconclusive.