Konsistensen hos skattningar av benägenhet (PS) bygger på korrekt specifikation av PS-modellen. PS beräknas ofta med hjälp av logistisk regression av huvudeffekterna. De underliggande modellantagandena får dock inte hålla. Maskininlärningsmetoder ger ett alternativt icke-parametriskt förhållningssätt till PS-uppskattning. I denna simuleringsstudie utvärderade vi nyttan med att använda Super Learner (SL) för PS-uppskattning. Vi skapade 1000 simulerade datamängder (n = 500) under 4 olika scenarier som kännetecknas av olika grad av avvikelse från den vanliga huvudsakliga logistiska regressionsmodellen för den sanna PS. Vi uppskattade den genomsnittliga behandlingseffekten med hjälp av PS matchning och omvänd sannolikhet för behandling viktning. Uppskattningsvärdenas prestanda utvärderades i termer av PS-prediktionsnoggrannhet, kovariatbalans som uppnåtts, bias, standardfel, täckning och genomsnittligt kvadratfel. Alla metoder uppvisade tillräckliga övergripande balansegenskaper, men i fråga om modellernas felspecifikation presterade SL bättre för mycket obalanserade variabler. De SL-baserade skattningarna var förknippade med den minsta biasen i fall av allvarlig missspecifikation av modellen. Våra resultat tyder på att användning av SL för att uppskatta PS kan förbättra kovariatbalansen och minska partiskheten på ett meningsfullt sätt i fall av allvarlig modellfelspecifikation för behandlingsuppdrag. Epidemiologiska metoder; omvänd sannolikhet för viktning av behandling; maskininlärning; matchning; benägenhetspoäng; Super Learner Förkortningar: ASAM, genomsnittlig standardiserad absolut medelvärdesskillnad; ATE, genomsnittlig behandlingseffekt; AUROC, area under mottagarens karakteristiska kurva; CART, klassificerings- och regressionsträd; IPTW, omvänd sannolikhet för viktning av behandling; PS, sannolikhetspoäng; SL, Super Learner. Metoder baserade på benägenhetspoäng (PS) (1) har blivit en vanlig metod för skattning av kausala effekter, särskilt i den medicinska litteraturen (2, 3). Dessa metoder bygger på uppskattning av en individs sannolikhet att få en behandling beroende på en uppsättning observerade kovariater (1). Den uppskattade PS kan användas för att matcha behandlade personer med obehandlade personer (4), som kovariat i en regression av resultatet på PS och exponering (1, 5), eller för att väga om provet för att uppskatta behandlingseffekten (6). Även om prövarna i stor utsträckning har studerat det bästa sättet att använda PS för att bättre balansera fördelningen av kovariater mellan behandlade och obehandlade (7) och för att ge en optimal avvägning mellan partiskhet och variation för att uppskatta behandlingseffekten (8–10), finns det få riktlinjer för hur man ska uppskatta PS. En vanlig praxis är att använda logistisk regression (11). Rubin (12) rekommenderas med komplexa, icke-parsimoniska PS-modeller, inklusive interaktioner och/eller kvadratiska termer (6). För att man ska kunna uppskatta PS med hjälp av en parametrisk modell krävs det dock att man godtar starka antaganden om den funktionella formen av förhållandet mellan fördelningen av behandling och kovariaterna. Felspecifikation av PS-modellen kan i sin tur både påverka kovariatbalansen och resultera i bias i skattningen av behandlingseffekten (13-15). Vissa har därför argumenterat för och tillämpat dataadaptiva metoder (6, (16) (17) (18) (19) (20) (21). Klassificering träd eller neurala nätverk har föreslagits som ett alternativ till parametriska modeller för PS uppskattning (22, 23). Frågan om den bästa metoden förblir dock obesvarad. Om dessutom, för en viss kohort, en parametrisk logistisk regression
REF visar experimentellt att metoden med superinlärning skulle kunna ge betydligt bättre resultat under situationen med felspecifikation av svåra modeller.
Improving Propensity Score Estimators' Robustness to Model Misspecification Using Super Learner
{'venue': 'American journal of epidemiology', 'journal': 'American journal of epidemiology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}