How Effective Are Machine Learning and Doubly Robust Estimators in Incorporating High‐Dimensional Proxies to Reduce Residual Confounding?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Residual confounding presents a persistent challenge in observational studies, particularly in high-dimensional settings. High-dimensional proxy adjustment methods, such as the high-dimensional propensity score (hdPS), are widely used to address confounding bias by incorporating proxies for unmeasured confounders. Extensions of hdPS have integrated machine learning, such as LASSO and super learner (SL), and doubly robust estimators, such as targeted maximum likelihood estimation (TMLE). However, the comparative performance of these methods, especially under different learner configurations and high-dimensional proxies, remains unclear. METHOD: We conducted plasmode simulations to evaluate the performance of standard methods, SL, TMLE, and double cross-fit TMLE (DC-TMLE) under varying exposure and outcome prevalence scenarios. Learner libraries included: 1 learner (logistic regression), 3 learners (logistic regression, MARS, and LASSO), and 4 learners (adding XGBoost, a non-Donsker learner). Metrics included bias, coverage, and variability. RESULTS: Methods without proxies exhibited the highest bias and poorest coverage, highlighting the critical role of proxies in confounding adjustment. Standard methods incorporating high-dimensional proxies showed robust performance, achieving low bias and near-nominal coverage. TMLE and DC-TMLE reduced bias but exhibited worse coverage compared to standard methods, particularly with larger learner libraries. Notably, DC-TMLE, expected to address under-coverage issues, failed to perform adequately in high-dimensional settings with non-Donsker learners, further emphasizing the instability introduced by complex libraries. CONCLUSION: Our findings underscore the utility of high-dimensional proxies in standard methods and the importance of tailoring learner configurations in SL and TMLE to ensure reliable confounding adjustment in high-dimensional contexts.
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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 | 0,099 | 0,302 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».