An examination of the concept of reincarnation in African philosophy
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of the average causal effect (ACE) of warfarin on the risk of bleeding may be confounded by indication as patients at high risk of bleeding are unlikely to be prescribed warfarin. One approach to estimating the ACE is inverse probability of treatment weighting (IPTW). This study was designed to examine the use of IPTW in this setting, and to demonstrate problems with the violation of the positivity assumption. We analyzed a case-control study on 4,028 cases of gastro-intestinal bleeding and 79,239 controls set in the United Kingdom's General Practice Research Database. Warfarin exposure was defined as a prescription issued in the 90 days before the index date. Secondary analyses were conducted restricted to patients more likely to receive warfarin and with a truncated weight distribution, to exclude subjects highly unlikely to be treated. The estimated association between warfarin use and bleeding was stronger with IPTW [odds ratio (OR): 17.2; 95% confidence interval (CI): 6.5-37.7] than with a standard logistic regression model (OR: 2.1; 95% CI: 1.7-2.5). The presence of large weights (five subjects with stabilized weight >500) indicated a potential violation of the positivity assumption. In the restricted analysis, both IPTW (OR: 2.0; 95% CI: 0.4-9.6) and standard regression (OR: 1.6; 95% CI: 1.3-2.0) were compatible with a meta-analysis of randomized trials inverse probability of treatment weighting is sensitive to the positivity assumption; however, such sensitivity may assist in diagnosing off-support inference.
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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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».