The Relative Ability of Different Propensity Score Methods to Balance Measured Covariates Between Treated and Untreated Subjects in Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
The propensity score is a balancing score: conditional on the propensity score, treated and untreated subjects have the same distribution of observed baseline characteristics. Four methods of using the propensity score have been described in the literature: stratification on the propensity score, propensity score matching, inverse probability of treatment weighting using the propensity score, and covariate adjustment using the propensity score. However, the relative ability of these methods to reduce systematic differences between treated and untreated subjects has not been examined. The authors used an empirical case study and Monte Carlo simulations to examine the relative ability of the 4 methods to balance baseline covariates between treated and untreated subjects. They used standardized differences in the propensity score matched sample and in the weighted sample. For stratification on the propensity score, within-quintile standardized differences were computed comparing the distribution of baseline covariates between treated and untreated subjects within the same quintile of the propensity score. These quintile-specific standardized differences were then averaged across the quintiles. For covariate adjustment, the authors used the weighted conditional standardized absolute difference to compare balance between treated and untreated subjects. In both the empirical case study and in the Monte Carlo simulations, they found that matching on the propensity score and weighting using the inverse probability of treatment eliminated a greater degree of the systematic differences between treated and untreated subjects compared with the other 2 methods. In the Monte Carlo simulations, propensity score matching tended to have either comparable or marginally superior performance compared with propensity-score weighting.
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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 | 0,264 | 0,480 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».