决策者需要在采用新的治疗政策之前预测结果的发展，该政策定义了何时以及如何连续地影响结果的治疗序列。通常，预测介入的未来结果轨迹的算法将未来治疗的固定顺序作为输入。这要么忽略了未来治疗对结果之前的结果的依赖性，要么隐含地假设已知治疗政策，因此排除了该政策未知或需要反事实分析的情况。为了应对这些局限性，我们开发了一种用于治疗和结果的联合模型，该模型允许估计处理策略和顺序治疗（OUT COMECTION数据）的影响。它可以回答有关治疗政策干预措施的介入和反事实查询，因为我们使用有关血糖进展的现实数据显示，并在此基础上进行了模拟研究。
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