(Verzonden op 2 april 2020)

Abstract: In veel toegepaste vakgebieden zijn onderzoekers vaak geïnteresseerd in maatwerk
behandelingen naar kenmerken op eenheidsniveau om de uitkomst ervan te optimaliseren
interesse. Methoden voor het identificeren en schatten van behandelbeleid zijn de
onderwerp van de literatuur over dynamische behandelregimes. Afzonderlijk, in veel
stelt de veronderstelling vast dat gegevens onafhankelijk en identiek verdeeld zijn
geldt niet vanwege de afhankelijkheid tussen proefpersonen. Het fenomeen waarbij een onderwerp
de uitkomst afhankelijk is van de blootstelling van zijn buurman, staat bekend als interferentie. Deze
gebieden kruisen elkaar in talloze real-world omgevingen. In dit artikel beschouwen wij de
probleem van het identificeren van een optimaal behandelingsbeleid in de aanwezigheid van
interferentie. Met behulp van een algemene weergave van interferentie, via
Lauritzen-Wermuth-Freydenburg-ketengrafieken (Lauritzen en Richardson, 2002), we
onder inmenging een verscheidenheid aan beleidsinterventies formaliseren en uitbreiden
bestaande identificatietheorie (Tian, ​​2008; Sherman en Shpitser, 2018).
Ten slotte illustreren we de effectiviteit van beleidsmaximalisatie onder inmenging
in een simulatiestudie.