Propensity Score Analysis With Baseline and Follow‐Up Measurements of the Outcome Variable
Notice bibliographique
Résumé
A common feature in cohort studies is when there is a baseline measurement of the continuous follow-up or outcome variable. Common examples include baseline measurements of physiological characteristics such as blood pressure or heart rate in studies where the outcome is post-baseline measurement of the same variable. Methods incorporating the propensity score are increasingly being used to estimate the effects of treatments using observational studies. We examined six methods for incorporating the baseline value of the follow-up variable when using propensity score matching or weighting. These methods differed according to whether the baseline value of the follow-up variable was included or excluded from the propensity score model, whether subsequent regression adjustment was conducted in the matched or weighted sample to adjust for the baseline value of the follow-up variable, and whether the analysis estimated the effect of treatment on the follow-up variable or on the change from baseline. We used Monte Carlo simulations with 750 scenarios. While no analytic method had uniformly superior performance, we provide the following recommendations: first, when using weighting and the ATE is the target estimand, use an augmented inverse probability weighted estimator or include the baseline value of the follow-up variable in the propensity score model and subsequently adjust for the baseline value of the follow-up variable in a regression model. Second, when the ATT is the target estimand, regardless of whether using weighting or matching, analyze change from baseline using a propensity score that excludes the baseline value of the follow-up variable.
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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 | 0,124 | 0,330 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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; 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 ».