Doubly Robust Estimation of Optimal Dosing Strategies

背景(考古学) 计算机科学 加药 回归 数学优化 扩展(谓词逻辑) 估计 稳健回归 普通最小二乘法 光学(聚焦) 数学 回归分析 机器学习 统计 医学 古生物学 物理 管理 光学 经济 药理学 生物 程序设计语言
作者
Juliana Schulz,Erica E. M. Moodie
标识
DOI:10.1080/01621459.2020.1753521
摘要

The goal of precision medicine is to tailor treatment strategies on an individual patient level. Although several estimation techniques have been developed for determining optimal treatment rules, the majority of methods focus on the case of a dichotomous treatment, an example being the dynamic weighted ordinary least squares regression approach of Wallace and Moodie. We propose an extension to the aforementioned framework to allow for a continuous treatment with the ultimate goal of estimating optimal dosing strategies. The proposed method is shown to be doubly robust against model misspecification whenever the implemented weights satisfy a particular balancing condition. A broad class of weight functions can be derived from the balancing condition, providing a flexible regression based estimation method in the context of adaptive treatment strategies for continuous valued treatments. Supplementary materials for this article are available online.
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