Informing power and sample size calculations when using inverse probability of treatment weighting using the propensity score
Notice bibliographique
Résumé
Propensity score weighting is increasingly being used in observational studies to estimate the effects of treatments. The use of such weights induces a within-person homogeneity in outcomes that must be accounted for when estimating the variance of the estimated treatment effect. Knowledge of the variance inflation factor (VIF), which describes the extent to which the effective sample size has been reduced by weighting, allows for conducting sample size and power calculations for observational studies that use propensity score weighting. However, estimation of the VIF requires knowledge of the weights, which are only known once the study has been conducted. We describe methods to estimate the VIF based on two characteristics of the observational study: the anticipated prevalence of treatment and the anticipated c-statistic of the propensity score model. We considered five different sets of weights: those for estimating the average treatment effect (ATE), the average treated effect in the treated (ATT), and three recently described sets of weights: overlap weights, matching weights, and entropy weights. The VIF was substantially smaller for the latter three sets of weights than for the first two sets of weights. Once the VIF has been estimated during the design phase of the study, sample size and power calculations can be done using calculations appropriate for a randomized controlled trial with similar prevalence of treatment and similar outcome variable, and then multiplying the requisite sample size by the estimated VIF. Implementation of these methods allows for improving the design and reporting of observational studies that use propensity score weighting.
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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 | 0,271 | 0,673 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».