Assessing covariate balance when using the generalized propensity score with quantitative or continuous exposures
Notice bibliographique
Résumé
Propensity score methods are increasingly being used to estimate the effects of treatments and exposures when using observational data. The propensity score was initially developed for use with binary exposures (e.g., active treatment vs. control). The generalized propensity score is an extension of the propensity score for use with quantitative exposures (e.g., dose or quantity of medication, income, years of education). A crucial component of any propensity score analysis is that of balance assessment. This entails assessing the degree to which conditioning on the propensity score (via matching, weighting, or stratification) has balanced measured baseline covariates between exposure groups. Methods for balance assessment have been well described and are frequently implemented when using the propensity score with binary exposures. However, there is a paucity of information on how to assess baseline covariate balance when using the generalized propensity score. We describe how methods based on the standardized difference can be adapted for use with quantitative exposures when using the generalized propensity score. We also describe a method based on assessing the correlation between the quantitative exposure and each covariate in the sample when weighted using generalized propensity score -based weights. We conducted a series of Monte Carlo simulations to evaluate the performance of these methods. We also compared two different methods of estimating the generalized propensity score: ordinary least squared regression and the covariate balancing propensity score method. We illustrate the application of these methods using data on patients hospitalized with a heart attack with the quantitative exposure being creatinine level.
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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 | 0,049 | 0,190 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».