A comparison of propensity score-based causal estimators for analyzing partially missing confounder
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 propensity scores (PSs) have been developed by modelling the treatment allocation mechanism on observed covariates to recover the balance in observational studies.However, in addition to confounding, missing data often arise in observational studies, and the consequence will be severe if the confounder, a covariate that affects both treatment and outcome, is missing.This study developed an expected-maximization (EM) algorithm to estimate the PS hence the PS-based estimators with confounder missingness under missing at random assumption, and compares the estimator's performance with complete case analysis and multiple imputation approaches.The EM method is most efficient for the stratification and regression estimator, and the multiple imputation approach is efficient for matching and inverse probability weighting estimator.In the simulation, we compared the seconds per iteration to assess the computational burden for different methods of dealing with confounder missingness.The computational time for multiple imputation approaches is significantly higher than the EM and complete case analysis for a given missing percentage and the number of imputations.Therefore, the applied researchers may consider the EM algorithm to deal with missing data problems that provide instant but consistent results.Finally, an application to the breast cancer study and B-aware trial dataset are presented.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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