Regression-With-Residuals Estimation of Marginal Effects: A Method of Adjusting for Treatment-Induced Confounders That may also be Effect Modifiers
Notice bibliographique
Résumé
Summary When making causal inferences, treatment-induced confounders complicate analyses of time-varying treatment effects. Conditioning on these variables naively to estimate marginal effects may inappropriately block causal pathways and may induce spurious associations between the treatment and the outcome, leading to bias. Although several methods for estimating marginal effects avoid these complications, including inverse probability of treatment weighted estimation of marginal structural models as well as g- and regression-with-residuals estimation of highly constrained structural nested mean models, each suffers from a set of non-trivial limitations, among them an inability to accommodate effect modification. In this study, we adapt the method of regression with residuals to estimate marginal effects with a set of moderately constrained structural nested mean models that easily accommodate several types of treatment-by-confounder interaction. With this approach, the confounders at each time point are first residualized with respect to the observed past, which involves centring them at their estimated means given prior treatments and confounders. The outcome is then regressed on all prior variables, including a set of treatment-by-confounder interaction terms, with these residuals substituted for the untransformed confounders both as ‘main effects’ and as part of any interaction terms. Through a series of simulation experiments and empirical examples, we show that this approach outperforms other methods for estimating the marginal effects of time-varying treatments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,038 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».