A comparison of confounder selection and adjustment methods for estimating causal effects using large healthcare databases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Confounding adjustment is required to estimate the effect of an exposure on an outcome in observational studies. However, variable selection and unmeasured confounding are particularly challenging when analyzing large healthcare data. Machine learning methods may help address these challenges. The objective was to evaluate the capacity of such methods to select confounders and reduce unmeasured confounding bias. METHODS: A simulation study with known true effects was conducted. Completely synthetic and partially synthetic data incorporating real large healthcare data were generated. We compared Bayesian adjustment for confounding (BAC), generalized Bayesian causal effect estimation (GBCEE), Group Lasso and Doubly robust estimation, high-dimensional propensity score (hdPS), and scalable collaborative targeted maximum likelihood algorithms. For the hdPS, two adjustment approaches targeting the effect in the whole population were considered: Full matching and inverse probability weighting. RESULTS: In scenarios without hidden confounders, most methods were essentially unbiased. The bias and variance of the hdPS varied considerably according to the number of variables selected by the algorithm. In scenarios with hidden confounders, substantial bias reduction was achieved by using machine-learning methods to identify proxies as compared to adjusting only by observed confounders. hdPS and Group Lasso performed poorly in the partially synthetic simulation. BAC, GBCEE, and scalable collaborative-targeted maximum likelihood algorithms performed particularly well. CONCLUSIONS: Machine learning can help to identify measured confounders in large healthcare databases. They can also capitalize on proxies of unmeasured confounders to substantially reduce residual confounding bias.
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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 | 0,074 | 0,194 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».