Penalized Spline-Involved Tree-based (PenSIT) Learning for estimating an optimal dynamic treatment regime using observational data.

Speth, Kelly A; Elliott, Michael R; Marquez, Juan L; Wang, Lu

Speth, Kelly A; Elliott, Michael R; Marquez, Juan L; Wang, Lu.

Afiliação

Speth KA; Department of Biostatistics, School of Public Health, 1259University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
Elliott MR; Department of Biostatistics, School of Public Health, 1259University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
Marquez JL; Department of Epidemiology, School of Public Health, 1259University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.
Wang L; Department of Biostatistics, School of Public Health, 1259University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA.

Stat Methods Med Res ; 31(12): 2338-2351, 2022 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36189475

Assuntos

Modelos Estatísticos; Projetos de Pesquisa; Humanos; Estudos Retrospectivos; Tamanho da Amostra; Simulação por Computador

Palavras-chave

Adaptive interventions; Medical Information Mart for Intensive Care III; personalized medicine; propensity prediction; tailoring variables; tree-based statistical learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Projetos de Pesquisa / Modelos Estatísticos Tipo de estudo: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Stat Methods Med Res Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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