Supplementary Figures E1-E3. Propensity score matching versus coarsened exact matching in observational comparative effectiveness research
Notice bibliographique
Résumé
• Supplementary materials – figures:o Figure E1a. Selection process for comparison oneo Figure E1b. Selection process for comparison twoo Figure E2a. Distribution of baseline covariates by PSM caliper width for comparison oneo Figure E2b. Distribution of baseline covariates by PSM caliper width for comparison twoo Figure E3a. Distribution of baseline covariates by CEM strategy for comparison oneo Figure E3b. Distribution of baseline covariates by CEM strategy for comparison two Supplementary materials – figuresFigure E1a. Selection process for comparison oneFigure E1b. Selection process for comparison twoFigure E2a. Distribution of baseline covariates by PSM caliper width for comparison oneFigure E2b. Distribution of baseline covariates by PSM caliper width for comparison twoFigure E3a. Distribution of baseline covariates by CEM strategy for comparison oneFigure E3b. Distribution of baseline covariates by CEM strategy for comparison two Supplementary materials – tablesTable E1a. Characteristics of PSM strategies for comparison oneTable E1b. Characteristics of PSM strategies for comparison twoTable E2a. Coarsening of covariates used in CEM for comparison oneTable E2b. Coarsening of covariates used in CEM for comparison twoTable E3a. Characteristics of CEM strategies for comparison oneTable E3b. Characteristics of CEM strategies for comparison two AbstractAims & Methods: We compared propensity score matching (PSM) and coarsened exact matching (CEM) in balancing baseline characteristics between treatment groups using observational data obtained from a pan-Canadian prostate cancer radiotherapy database. Changes in effect estimates were evaluated as a function of improvements in balance, using results from RCTs to guide interpretation. Results: CEM and PSM improved balance between groups in both comparisons, while retaining the majority of original data. Improvements in balance were associated with effect estimates closer to those obtained in RCTs. Conclusions: CEM and PSM led to substantial improvements in balance between comparison groups, while retaining a considerable proportion of original data. This could lead to improved accuracy in effect estimates obtained using observational data in a variety of clinical situations.
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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 | 0,028 | 0,312 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,759 | 0,106 |
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 ».