Differences in target estimands between different propensity score‐based weights
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Propensity score weighting is a popular approach for estimating treatment effects using observational data. Different sets of propensity score-based weights have been proposed, including inverse probability of treatment weights whose target estimand is the average treatment effect, weights whose target estimand is the average treatment effect in the treated (ATT), and, more recently, matching weights, overlap weights, and entropy weights. These latter three sets of weights focus on estimating the effect of treatment in those subjects for whom there is clinical equipoise. We conducted a series of simulations to explore differences in the value of the target estimands for these five sets of weights when the difference in means is the measure of treatment effect. METHODS: We considered 648 scenarios defined by different values of the prevalence of treatment, the c-statistic of the propensity score model, the correlation between the linear predictors for treatment selection and the outcome, and by the magnitude of the interaction between treatment status and the linear predictor for the outcome in the absence of treatment. RESULTS: We found that, when the prevalence of treatment was low or high and the c-statistic of the propensity score model was moderate to high, that matching weights, overlap weights, and entropy weights had target estimands that differed meaningfully from the target estimand of the ATE weights. CONCLUSIONS: Researchers using matching weights, overlap weights, and entropy weights should not assume that the estimated treatment effect is comparable to the ATE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».