A graphical perspective of marginal structural models: An application for the estimation of the effect of physical activity on blood pressure
Notice bibliographique
Résumé
Estimating causal effects requires important prior subject-matter knowledge and, sometimes, sophisticated statistical tools. The latter is especially true when targeting the causal effect of a time-varying exposure in a longitudinal study. Marginal structural models are a relatively new class of causal models that effectively deal with the estimation of the effects of time-varying exposures. Marginal structural models have traditionally been embedded in the counterfactual framework to causal inference. In this paper, we use the causal graph framework to enhance the implementation of marginal structural models. We illustrate our approach using data from a prospective cohort study, the Honolulu Heart Program. These data consist of 8006 men at baseline. To illustrate our approach, we focused on the estimation of the causal effect of physical activity on blood pressure, which were measured at three time points. First, a causal graph is built to encompass prior knowledge. This graph is then validated and improved utilizing structural equation models. We estimated the aforementioned causal effect using marginal structural models for repeated measures and guided the implementation of the models with the causal graph. By employing the causal graph framework, we also show the validity of fitting conditional marginal structural models for repeated measures in the context implied by our data.
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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 | 0,008 | 0,068 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».