在選擇合適的非參數模型來估計持續性治療效果時，首先需要考慮數據的特性和研究的具體需求。以下是一些關鍵步驟和考量因素：
數據特性：分析數據的分佈、變量之間的關係以及潛在的非線性特徵。如果數據顯示出複雜的非線性關係，則選擇如ps-BART這類非參數模型會更合適，因為它們不假設治療效果與結果之間的線性關係。
模型的靈活性：非參數模型如ps-BART能夠捕捉複雜的交互作用和非線性，這在持續性治療效果的估計中尤為重要。選擇模型時，應考慮其靈活性以適應不同的數據生成過程（DGP）。
計算效率：考慮模型的計算需求，特別是在高維度的情況下。某些非參數模型可能在計算上較為繁重，因此需要評估可用的計算資源。
不確定性估計：選擇能夠提供置信區間或其他不確定性度量的模型，以便在實際應用中能夠評估估計的可靠性。
模型驗證：使用交叉驗證或其他模型評估技術來檢驗所選模型的預測性能，確保其在不同數據集上的穩健性。