Das Papier präsentiert ein Bayesianisches Modell, das die Herausforderungen der selektiven Etikettierung in der Gesundheitsversorgung adressiert. Wenn Ärzte entscheiden, ob ein Patient getestet werden soll, werden die Testergebnisse nur für die getesteten Patienten beobachtet. Die ungetesteten Patienten können sich jedoch von den getesteten Patienten sowohl in beobachtbaren als auch in unbeobachtbaren Merkmalen unterscheiden.
Das Modell schätzt das Krankheitsrisiko für getestete und ungetestete Patienten und quantifiziert Abweichungen von einer rein risikobasierten Testallokation. Um die Schätzung zu verbessern, schlägt das Papier zwei Domäneneinschränkungen vor:
Das Papier zeigt theoretisch und anhand von Synthese-Daten, dass diese Einschränkungen die Parameterschätzung verbessern. In einer Fallstudie zur Brustkrebs-Risikovorhersage validiert das Papier das Modell, indem es zeigt, dass die geschätzten Risiken Krebsdiagnosen vorhersagen, die geschätzten Unbeobachtbaren mit bekannten Unbeobachtbaren korrelieren und die geschätzte Testpolitik mit öffentlichen Gesundheitsrichtlinien übereinstimmt. Außerdem identifiziert das Modell Abweichungen von einer risikobasierten Testallokation.
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by Sidhika Bala... at arxiv.org 03-14-2024
https://arxiv.org/pdf/2312.03878.pdfDeeper Inquiries