个体化动态治疗方案和多重方案随机序贯试验在精神卫生研究中的应用(英文)

作     者：Ying LIU Donglin ZENG Yuanjia WANG Ying LIU;Donglin ZENG;Yuanjia WANG

作者机构：Department of Biostatistics Mailman School of Public Health Columbia University New York NY United States Department of Biostatistics University of North Carolina at Chapel Hill United States 

出 版 物：《上海精神医学》 (Shanghai Archives of Psychiatry)

年 卷 期：2014年第26卷第6期

页      面：376-383页

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 1009[医学-特种医学] 10[医学] 

基　　金：sponsored by the United States National Institute of Health(NS082062 NS073671) 

主　　题：多重方案随机序贯试验 动态治疗方案 个体化医疗 O型学习 Q型学习 双稳健估计 

摘      要：动态治疗方案(Dynamic treatment regimens,DTRs)是一种序贯决策规则,是根据每个患者随时间变化而变化的特征和先前观察到的中间结果而量身定制的临床决策。精神障碍具有慢性和复杂性的特点,精神障碍患者具有异质性特点。这就要求随时间推移,根据个体对治疗反应的不同而分析出最佳的治疗方案,并动态地应用到患者之后的治疗中。多重方案随机序贯试验(Sequential Multiple Assignment Randomized Trial,SMARTs)的设计可以估计DTRs的治疗效应。SMARTs收集到大量的个体化变量和中间结果,在此基础上应用已有的现代统计工具可以优化DTRs。这些统计方法也可为今后的SMARTs研究设计推荐量身定制的变量。本文通过两个精神卫生研究案例介绍了DTRs和SMARTs,讨论了从SMARTs数据估算出最佳DTR的两种不同的计算机自动分析方法,并使用模拟数据演示这两种统计方法的性能。