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查克拉波蒂，比哈斯;帕拉什·高什;埃里卡·E·M·穆迪。;A.约翰·拉什

评估最佳共享参数动态方案并应用于多阶段抑郁症临床试验。 （英语） Zbl 1390.62239号

生物计量学 72,3号，865-876（2016）.
总结：动态治疗方案由决策规则组成，这些决策规则根据可用治疗和协变量病史向患者推荐如何个性化治疗。在许多科学领域，这些决策规则是在干预的各个阶段共享的。作为一个示例，我们讨论了STAR*D，一项治疗抑郁症的多阶段随机临床试验。估计这些共享决策规则通常相当于估计参数，以索引跨阶段共享的决策规则。在本文中，我们提出了一种新的基于Q学习的共享参数同时估计方法。我们提供了一项广泛的模拟研究，以说明该方法相对于简单竞争对手的优点，即该程序与“预言”程序的治疗分配匹配，该程序定义为根据真实参数值而非其估计值提出治疗建议。我们还将个别参数估计的偏差和均方误差视为次要指标。最后，我们使用该方法分析了STAR*D数据。

引用于1文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62C12号机组 经验决策程序；经验贝叶斯程序
62J02型 一般非线性回归

关键词：

动态治疗方案;增强学习;共享参数;星级*D;决策规则

软件：

q学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Chakraborty}等人，《生物统计学》72，第3期，865--876（2016；Zbl 1390.62239）
全文： 内政部 链接

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