Is Checking for Sequential Positivity Violations Getting You Down? Try sPoRT!
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sequential positivity is often a necessary assumption for drawing causal inferences, such as through marginal structural modeling. Unfortunately, verification of this assumption can be challenging because it usually relies on multiple parametric propensity score models, unlikely to all be correctly specified. Therefore, we propose a new algorithm, called sequential Positivity Regression Tree (sPoRT), to overcome this issue and identify the subgroups found to be violating this assumption, allowing for insights about the nature of the violations and potential solutions. METHODS: We present different versions of sPoRT based on either stratifying or pooling over time under static or dynamic treatment strategies. This methodologic development was motivated by a real-life application of the impact of the timing of initiation of HIV treatment with and without smoothing over time, which we also use to demonstrate the method. RESULTS: The illustration of sPoRT demonstrates its easy use and the interpretability of the results for applied epidemiologists. Furthermore, an R notebook showing how to use sPoRT in practice is available at github.com/ArthurChatton/sPoRT-notebook. CONCLUSIONS: The sPoRT algorithm provides interpretable subgroups violating the sequential positivity violation, allowing patterns and trends in the confounders to be easily identified. We finally provided practical implications and recommendations when positivity violations are identified.
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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 | 0,065 | 0,348 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».