Covariate-adjusted survival analyses in propensity-score matched samples: Imputing potential time-to-event outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Matching on an estimated propensity score is frequently used to estimate the effects of treatments from observational data. Since the 1970s, different authors have proposed methods to combine matching at the design stage with regression adjustment at the analysis stage when estimating treatment effects for continuous outcomes. Previous work has consistently shown that the combination has generally superior statistical properties than either method by itself. In biomedical and epidemiological research, survival or time-to-event outcomes are common. We propose a method to combine regression adjustment and propensity score matching to estimate survival curves and hazard ratios based on estimating an imputed potential outcome under control for each successfully matched treated subject, which is accomplished using either an accelerated failure time parametric survival model or a Cox proportional hazard model that is fit to the matched control subjects. That is, a fitted model is then applied to the matched treated subjects to allow simulation of the missing potential outcome under control for each treated subject. Conventional survival analyses (e.g., estimation of survival curves and hazard ratios) can then be conducted using the observed outcome under treatment and the imputed outcome under control. We evaluated the repeated-sampling bias of the proposed methods using simulations. When using nearest neighbor matching, the proposed method resulted in decreased bias compared to crude analyses in the matched sample. We illustrate the method in an example prescribing beta-blockers at hospital discharge to patients hospitalized with heart failure.
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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 | 0,029 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».