Estimation of dose–response functions for longitudinal data using the generalised propensity score
Notice bibliographique
Résumé
In a longitudinal study of dose-response, it is often necessary to adjust for confounding or non-compliance, which may otherwise compromise the estimation of the true effect of a treatment. Using an approach based on the generalised propensity score (GPS)--a generalisation of the classical, binary treatment propensity score--it is possible to construct a balancing score that provides an estimation procedure for the true (unconfounded) direct effect of dose on response. Previously, the GPS has been applied only in a single interval setting; in this article, we extend the GPS methodology to the longitudinal setting to estimate the direct effect of a continuous dose on a longitudinal response. The methodology is applied to two simulated examples, and a real longitudinal dose-response investigation, the Monitored Occlusion Treatment of Amblyopia Study (MOTAS). In the treatment of childhood amblyopia, a common ophthalmological condition, occlusion therapy (patching) was for many decades the standard medical treatment, despite the fact that its efficacy was not quantified. MOTAS was revolutionary, as it was the first study to obtain precise measurements of the amount of occlusion each study participant received over the course of the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,042 | 0,349 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».