A Transfer Learning Causal Approach to Evaluate Racial/Ethnic and Geographic Variation in Outcomes Following Congenital Heart Surgery
迁移学习因果方法：先天性心脏手术结局的族裔与地区差异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：摘要明确提出因果效应评估框架，以迁移学习整合不同人群并调整潜在混杂，直接对应因果推断方向。
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迁移学习因果方法：先天性心脏手术结局的族裔与地区差异
- 研究问题
- 面对患者构成差异和较小族裔子群，如何结合目标与来源人群数据，评估先天性心脏手术结局在族裔及地区之间的差异？
- 方法与思路
- 作者将迁移学习纳入因果评估框架，利用目标与来源人群信息处理风险因素和结局差异，并分析全国 Norwood 手术队列。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告调整潜在混杂后仍有族裔结局差异，并称非西班牙裔黑人患者的区域死亡率估计差异明显，展示了该框架的应用。
- 阅读关注点
- 核对地区效应的目标定义、跨人群迁移条件、混杂调整和子群样本量，以及区域差异的标准误与不确定性如何解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核验；摘要未说明完整识别和迁移条件，不能据此确认族裔差异或地区效应的机制。
原文摘要
Congenital heart defects (CHD) are the most prevalent birth defects in the United States and surgical outcomes vary considerably across the country. The outcomes of treatment for CHD differ for specific patient subgroups, with non-Hispanic Black and Hispanic populations experiencing higher rates of mortality and morbidity. A valid comparison of outcomes within racial/ethnic subgroups is difficult given large differences in case-mix and small subgroup sizes. We propose a causal inference framework for outcome assessment and leverage advances in transfer learning to incorporate data from both target and source populations to help estimate causal effects while accounting for different sources of risk factor and outcome differences across populations. Using the Society of Thoracic Surgeons' Congenital Heart Surgery Database (STS-CHSD), we focus on a national cohort of patients undergoing the Norwood operation from 2016-2022 to assess operative mortality and morbidity outcomes across U.S. geographic regions by race/ethnicity. We find racial and ethnic outcome differences after controlling for potential confounding factors. While geography does not have a causal effect on outcomes for non-Hispanic Caucasian patients, non-Hispanic Black patients experience wide variability in outcomes with estimated 30-day mortality ranging from 5.9% (standard error 2.2%) to 21.6% (4.4%) across U.S. regions.