A generalized double robust Bayesian model averaging approach to causal effect estimation with application to the study of osteoporotic fractures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analysts often use data-driven approaches to supplement their knowledge when selecting covariates for effect estimation. Multiple variable selection procedures for causal effect estimation have been devised in recent years, but additional developments are still required to adequately address the needs of analysts. We propose a generalized Bayesian causal effect estimation (GBCEE) algorithm to perform variable selection and produce double robust (DR) estimates of causal effects for binary or continuous exposures and outcomes. GBCEE employs a prior distribution that targets the selection of true confounders and predictors of the outcome for the unbiased estimation of causal effects with reduced standard errors. The Bayesian machinery allows GBCEE to directly produce inferences for its estimate. In simulations, GBCEE was observed to perform similarly or to outperform DR alternatives. Its ability to directly produce inferences is also an important advantage from a computational perspective. The method is finally illustrated for the estimation of the effect of meeting physical activity recommendations on the risk of hip or upper-leg fractures among older women in the study of osteoporotic fractures. The 95% confidence interval produced by GBCEE is 61% narrower than that of a DR estimator adjusting for all potential confounders in this illustration.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle