Dynamic treatment regimes (DTRs) are sequences of decision rules that recommend treatments based on patients' time-varying clinical conditions. The sequential multiple assignment randomized trial (SMART) is an experimental design that can provide high-quality evidence for constructing optimal DTRs. In a SMART, participants are randomized to available treatments at multiple stages, typically following a fixed and balanced randomization procedure. Despite its relative simplicity of implementation and desirable performance in comparing embedded DTRs, the SMART with balanced randomization (SMART-BR) is faced with inevitable ethical issues including assigning many participants to the observed inferior treatment or the treatment they dislike, which might slow down the recruitment procedure and lead to higher attrition rates. In this context, we propose a SMART under the Experiment-as-Market framework (SMART-EXAM), a novel SMART design that holds the potential to improve patient welfare by incorporating participants' preferences and predicted treatment effects into the randomization procedure. We describe the procedure of conducting a SMART-EXAM and evaluate its theoretical and empirical statistical properties compared with other competing SMART designs. The results indicate that the SMART-EXAM design can improve the welfare of participants enrolled in the trial, while also achieving a comparable ability to construct an optimal DTR. We finally illustrate the practical potential of the SMART-EXAM design using data from a SMART for children with attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD).


翻译:动态治疗制度(DTRs)是决定规则的序列,根据病人的时间变化临床条件推荐治疗。顺序的多重派随机试验(SMART)是一种实验性设计,可为建立最佳DTR提供高质量的证据。在SMART(SMART)中,参与者随机地在多个阶段提供现有治疗,通常遵循固定和平衡的随机程序。尽管执行相对简单,在比较嵌入的DTRs方面业绩良好,但SMART和均衡随机化(SMART-BR)的SMART面临不可避免的道德问题,包括指派许多参与者接受观察到的低级治疗或他们不喜欢的治疗,这可能会减缓招聘程序,导致更高的自然减员率。在这方面,我们提议在实验性售价框架(SMART-EXAM)下建立一个SARTART(S-EXAM),这是一个新的SART设计,通过将参与者的偏爱和预测治疗影响纳入随机化程序,从而有可能改善病人的福利。我们描述了进行SMART-EXAM(S-EXAM)的理论和实验性统计性质,同时说明我们所注册的参与者最终能改进了SMADADADADAD。

0
下载
关闭预览

相关内容

因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年12月13日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
3+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月29日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员