Notice bibliographique
Résumé
Semiparametric efficient methods in causal inference have been developed to robustly and efficiently estimate causal parameters. As in general causal estimation, the methods rely on a set of mathematical assumptions that translate into requirements of causal knowledge and confounder identification. Targeted maximum likelihood estimation (TMLE) methodology has been developed as a potential improvement on efficient estimating equations, in that it shares the qualities of double robustness (unbiasedness under partial misspecification) and semiparametric efficiency, but can be constructed to provide boundedness of parameter estimates, robustness to data sparsity, and a unique estimate.This thesis, composed primarily of three manuscripts, presents new research on the analysis of longitudinal and survival data with time-dependent confounders using TMLE. The first manuscript describes the construction of a two time-point TMLE using a generalized exponential distribution family member as the loss function for the outcome model. It demonstrates the robustness of the continuous version of this TMLE algorithm in a simulation study, and uses a modified version of the method in a simplified analysis of the PROmotion of Breastfeeding Intervention Trial (PROBIT) where evidence for a protective causal effect of breastfeeding on gastrointestinal infection is obtained.The second manuscript presents a description of several substitution estimators for longitudinal data, a specialized implementation of a longitudinal TMLE method, and a case study using the full PROBIT dataset. The K time point sequential TMLE algorithm employed (theory previously developed), implemented nonparametrically using Super Learner, differs fundamentally from the strategy used in the first manuscript, and offers some benefits in computation and ease of implementation. The analysis compares different durations of breastfeeding and the related exposure-specific (and censoring-free) mean counts of gastrointestinal infections over the first year of an infant's life and concludes that a protective effect is present. Simulated data mirroring the PROBIT dataset was generated, and the performance of TMLE was again assessed.The third manuscript develops a methodology to estimate marginal structural models for survival data. Utilizing the sequential longitudinal TMLE algorithm to estimate the exposure-specific survival curves for all exposure patterns, it demonstrates a way to combine inference in order to model the outcome using a linear specification. This article presents the theoretical construction of two different types of marginal structural models (modeling the log-odds survival and the hazard) and presents a simulation study demonstrating the unbiasedness of the technique. It then describes an analysis of the Canadian Co-infection Cohort study undertaken with one of the TMLE methods to fit survival curves and a model for the hazard function of development of end-stage liver disease (ESLD) conditional on time and clearance of the Hepatitis C virus.
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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 | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».