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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Advanced Causal Inference Techniques
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 326 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 326 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 27

Les étiquettes couvrent 35 des 1 326 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 326 des 1 326 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Time-modified Confounding
Robert W. Platt, Enrique F. Schisterman, Stephen R. Cole
2009· article· en· American Journal of Epidemiology· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
57
citations
afffundaboutnon étiqueté
On Bayesian Estimation of Marginal Structural Models
Olli Saarela, David A. Stephens, Erica E. M. Moodie, Marina B. Klein
2015· article· en· Biometrics· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affsans résuménon étiqueté
Understanding Propensity Score Analyses
Nafisha Lalani, Rachel Jimenez, Beow Y. Yeap
2020· article· en· International Journal of Radiation Oncology*Biology*Physics· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
affnon étiqueté
Attention to Immortal Time Bias in Critical Care Research
Emily A. Vail, Hayley B. Gershengorn, Hannah Wunsch, Allan J. Walkey
2021· article· en· American Journal of Respiratory and Critical Care Medicine· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
53
citations
afffundnon étiqueté
Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice
Guido W. Imbens, Thomas Lemieux
2007· preprint· en· National Bureau of Economic Research· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
52
citations
affsans résuménon étiqueté
A systematic survey of the methods literature on the reporting quality and optimal methods of handling participants with missing outcome data for continuous outcomes in randomized controlled trials
Akram Alyass, Thuva Vanniyasingam, Behnam Sadeghirad, Iván D. Flórez, Sathish Chandra Pichika, Sean A. Kennedy +15 autres
2017· review· en· Journal of Clinical Epidemiology· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_broadconsensus · metaresearch
48
citations
affsans résuménon étiqueté
Immortal Time Bias in Epidemiology
Robert W. Platt, Jennifer A. Hutcheon, Samy Suissa
2019· article· en· Current Epidemiology Reports· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
47
citations
affsans résuménon étiqueté
Causal diagrams for immortal time bias
Mohammad Alì Mansournia, Maryam Nazemipour, Mahyar Etminan
2021· editorial· en· International Journal of Epidemiology· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
45
citations
affsans résuménon étiqueté
Causal inference on human behaviour
Drew H. Bailey, Alexander J. Jung, Adriene M. Beltz, Markus I. Eronen, Christian Gische, Ellen L. Hamaker +8 autres
2024· review· en· Nature Human Behaviour· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · metaepi_narrow+research_integrity
44
citations
fundno affgpt · aucune catégoriegrok · aucune catégorieopus · aucune catégoriemodèles en accord
Measuring the performance of prediction models to personalize treatment choice
Orestis Efthimiou, Jeroen Hoogland, Thomas P. A. Debray, Michael Seo, Toshi A. Furukawa, Matthias Egger +1 autres
2023· article· en· Statistics in Medicine· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
An information criterion for marginal structural models
Robert W. Platt, M. Alan Brookhart, Stephen R. Cole, Daniel Westreich, Enrique F. Schisterman
2012· article· en· Statistics in Medicine· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
42
citations

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