【摘 要】
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随着现代科技和医学技术的进步,人类对医疗的需求逐年增高,推动了传统“一刀切”治疗向个性化医疗的转型.个性化医疗,又叫做精准医疗,旨在利用医学前沿技术根据个体差异进行不同治疗.生物统计中,利用因果推断理论进行精准医疗的一个重要方向是最优个体化治疗准则的估计.最优个体化治疗准则,即根据患者自身特征推荐不同治疗方案,以达到最大限度地提高患者总体的平均预期临床效果.本文主要利用经验似然对逆倾向得分加权估计
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随着现代科技和医学技术的进步,人类对医疗的需求逐年增高,推动了传统“一刀切”治疗向个性化医疗的转型.个性化医疗,又叫做精准医疗,旨在利用医学前沿技术根据个体差异进行不同治疗.生物统计中,利用因果推断理论进行精准医疗的一个重要方向是最优个体化治疗准则的估计.最优个体化治疗准则,即根据患者自身特征推荐不同治疗方案,以达到最大限度地提高患者总体的平均预期临床效果.本文主要利用经验似然对逆倾向得分加权估计做出改进,针对最优个体化治疗准则提出了多重稳健估计.首先我们详细介绍了估计最优个体化治疗准则的基本框架,点明了由于大多数方法都依赖于倾向得分模型的指定,估计的稳健性至关重要,接着介绍了双重稳健的增强逆倾向得分加权估计.然后,在随机缺失假设下利用经验似然,我们提出了关于倾向得分模型的多重稳健估计,并给出多重稳健的相合性和渐近正态性证明.最后,将多重稳健估计应用于数值模拟和ACTG175数据中,并与其它估计的结果进行对比.模拟结果表明,本文提出的多重稳健估计相比逆倾向得分加权估计更容易达到更好的估计效果.
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