Assessing balance in measured baseline covariates when using many‐to‐one matching on the propensity‐score
Notice bibliographique
Résumé
The propensity score is defined to be a subject's probability of treatment selection, conditional on observed baseline covariates. Conditional on the propensity score, treated and untreated subjects have similar distributions of observed baseline covariates. Propensity-score matching is a commonly used propensity score method for estimating the effects of treatment on outcomes. Balance diagnostics have been previously described for use when 1:1 matching on the propensity score is employed. We illustrate that these methods can be misleading when many-to-one matching on the propensity score is employed. We then propose modifications of these methods that involve weighting each untreated subject by the inverse of the number of untreated subjects in the matched set. We describe both quantitative and qualitative methods to assess the balance in baseline covariates between treated and untreated subjects in a sample obtained by many-to-one matching on the propensity score. The quantitative method uses the weighted standardized difference. The qualitative methods employ graphical methods to compare the distribution of continuous baseline covariates between treated and untreated subjects in the weighted sample. We illustrate our methods using a large sample of patients discharged from hospital with a diagnosis of a heart attack (acute myocardial infarction). The exposure was receipt of a prescription for a statin at hospital discharge.
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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 | 0,052 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».