本頁只刊出中文翻譯與中文說明；英文原文請見下方原文連結。
原文連結
論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2026-03-12
摘要
政策制定者經常選擇一個政策組合，這是不同劑量的不同幹預措施的組合。我們開發了一種新技術—治療變異聚合（TVA）—從大型析因設計中選擇策略。 TVA 將沒有顯著差異的政策變體匯集在一起，並刪除那些被認為無效的政策變體。這使我們能夠將注意力限制在總體政策變體上，一致地估計它們對結果的影響，並估計針對贏家詛咒進行調整的最佳政策效果。我們將 TVA 應用於一項大型隨機對照試驗，該試驗測試刺激印度哈里亞納邦免疫接種需求的干預措施。正在考慮的政策包括提醒、激勵措施和當地社區動員大使。將這些介入措施交叉隨機化，每種介入措施的劑量或類型不同，產生 75 種組合。影響最大的政策（結合了激勵措施、作為資訊中心的大使和提醒）使免疫接種數量相對於現狀增加了 44%。最具成本效益的政策（資訊中心、大使和簡訊提醒，但沒有激勵措施）使每美元的免疫接種數量相對於現狀增加了 9.1%。