Evaluating Model Specification When Using the Parametric G-Formula in the Presence of Censoring
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
The noniterative conditional expectation (NICE) parametric g-formula can be used to estimate the causal effect of sustained treatment strategies. In addition to identifiability conditions, the validity of the NICE parametric g-formula generally requires the correct specification of models for time-varying outcomes, treatments, and confounders at each follow-up time point. An informal approach for evaluating model specification is to compare the observed distributions of the outcome, treatments, and confounders with their parametric g-formula estimates under the "natural course." In the presence of loss to follow-up, however, the observed and natural-course risks can differ even if the identifiability conditions of the parametric g-formula hold and there is no model misspecification. Here, we describe 2 approaches for evaluating model specification when using the parametric g-formula in the presence of censoring: 1) comparing factual risks estimated by the g-formula with nonparametric Kaplan-Meier estimates and 2) comparing natural-course risks estimated by inverse probability weighting with those estimated by the g-formula. We also describe how to correctly compute natural-course estimates of time-varying covariate means when using a computationally efficient g-formula algorithm. We evaluate the proposed methods via simulation and implement them to estimate the effects of dietary interventions in 2 cohort studies.
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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 | 0,017 | 0,086 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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