Reducing Treatment Selection Bias for Estimating Treatment Effects Using Propensity Score Method
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Notice bibliographique
Résumé
Treatment selection bias leads to an inaccurate estimation of treatment effects as applied to specific sites or problem locations. Treatment selection bias is a major source of inconsistency in the results obtained from conventional before and after and cross-sectional models. One of the major expressions of treatment selection bias concerns the use of collision occurrence data in justifying intervention. For example, in highway safety field, a treatment is often introduced at a given site based on its high collision experience. Under normal conditions we would expect these collision numbers to return to a lower long term expected value, regardless of intervention. For treated sites, conventional observational models ascribe this reduction in collisions to the given treatment. This results in an overestimation of treatment effect. In this paper, a propensity score model is introduced that deals explicitly with treatment selection bias. The model is applied to Canadian highway–railway grade crossings data to estimate reductions in collision subject to upgrades in warning devices. The results of the propensity score model are compared for similar types of treatments to a number of before and after and cross-sectional models for both U.S. and Canadian data. The propensity score method is shown to reduce treatment selection bias and has probable merit that need to be further examined.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle