Impact of mis‐specification of the treatment model on estimates from a marginal structural model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Inverse probability of treatment weighted (IPTW) estimation for marginal structural models (MSMs) requires the specification of a nuisance model describing the conditional relationship between treatment allocation and confounders. However, there is still limited information on the best strategy for building these treatment models in practice. We developed a series of simulations to systematically determine the effect of including different types of candidate variables in such models. We explored the performance of IPTW estimators across several scenarios of increasing complexity, including one designed to mimic the complexity typically seen in large pharmacoepidemiologic studies.Our results show that including pure predictors of treatment (i.e. not confounders) in treatment models can lead to estimators that are biased and highly variable, particularly in the context of small samples. The bias and mean-squared error of the MSM-based IPTW estimator increase as the complexity of the problem increases. The performance of the estimator is improved by either increasing the sample size or using only variables related to the outcome to develop the treatment model. Estimates of treatment effect based on the true model for the probability of treatment are asymptotically unbiased.We recommend including only pure risk factors and confounders in the treatment model when developing an IPTW-based MSM.
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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 | 0,001 |
| 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