Policy makers need to predict the progression of an outcome before adopting a new treatment policy, which defines when and how a sequence of treatments affecting the outcome occurs in continuous time. Commonly, algorithms that predict interventional future outcome trajectories take a fixed sequence of future treatments as input. This either neglects the dependence of future treatments on outcomes preceding them or implicitly assumes the treatment policy is known, and hence excludes scenarios where the policy is unknown or a counterfactual analysis is needed. To handle these limitations, we develop a joint model for treatments and outcomes, which allows for the estimation of treatment policies and effects from sequential treatment--outcome data. It can answer interventional and counterfactual queries about interventions on treatment policies, as we show with real-world data on blood glucose progression and a simulation study building on top of this.


翻译:决策者需要预测结果的进展,然后才通过一项新的治疗政策,该政策确定影响结果的一系列治疗在何时和如何连续时间发生。通常,预测干预性未来结果轨迹的算法将未来治疗的固定顺序作为投入。这要么忽视未来治疗对结果的依赖,要么隐含地假定治疗政策已经为人所知,从而排除了政策未知或需要反事实分析的情景。为了处理这些限制,我们制定了治疗和结果的联合模型,从而可以估计治疗政策以及连续治疗结果数据的影响。它可以回答关于治疗政策干预的干预性和反事实询问,我们用真实世界的血糖进展数据以及以此为基础的模拟研究就表明了这一点。

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