Can supervised deep learning architecture outperform autoencoders in building propensity score models for matching?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Propensity score matching is vital in epidemiological studies using observational data, yet its estimates relies on correct model-specification. This study assesses supervised deep learning models and unsupervised autoencoders for propensity score estimation, comparing them with traditional methods for bias and variance accuracy in treatment effect estimations. Methods Utilizing a plasmode simulation based on the Right Heart Catheterization dataset, under a variety of settings, we evaluated (1) a supervised deep learning architecture and (2) an unsupervised autoencoder, alongside two traditional methods: logistic regression and a spline-based method in estimating propensity scores for matching. Performance metrics included bias, standard errors, and coverage probability. The analysis was also extended to real-world data, with estimates compared to those obtained via a double robust approach. Results The analysis revealed that supervised deep learning models outperformed unsupervised autoencoders in variance estimation while maintaining comparable levels of bias. These results were supported by analyses of real-world data, where the supervised model’s estimates closely matched those derived from conventional methods. Additionally, deep learning models performed well compared to traditional methods in settings where exposure was rare. Conclusion Supervised deep learning models hold promise in refining propensity score estimations in epidemiological research, offering nuanced confounder adjustment, especially in complex datasets. We endorse integrating supervised deep learning into epidemiological research and share reproducible codes for widespread use and methodological transparency.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».