The concept of the marginally matched subject in propensity‐score matched analyses
Notice bibliographique
Résumé
Propensity-score matching is increasingly being used to reduce the impact of treatment-selection bias when estimating causal treatment effects using observational data. Matching on the propensity score creates sets of treated and untreated subjects who have a similar distribution of baseline covariates. Propensity-score matching frequently relies upon calipers, such that matched treated and untreated subjects must have propensity scores that lie within a specified caliper distance of each other. We define the 'marginally matched' subject as a subject who would be matched using the specified caliper width, but who would not have been matched had calipers with a narrower width been employed. Using patients hospitalized with an acute myocardial infarction (or heart attack) and with exposure to a statin prescription at discharge, we demonstrate that the inclusion of marginally matched subjects can have both a quantitative and qualitative impact upon the estimated treatment effect. Furthermore, marginally matched treated subjects can differ from marginally matched untreated subjects to a substantially greater degree than the differences between non-marginally matched treated and untreated subjects in the propensity-score matched sample. The concept of the marginally matched subject can be used as a sensitivity analysis to examine the impact of the matching method on the estimates of treatment effectiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,118 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».