Machine learning outcome regression improves doubly robust estimation of average causal effects.

Choi, Byeong Yeob; Wang, Chen-Pin; Gelfond, Jonathan

Choi, Byeong Yeob; Wang, Chen-Pin; Gelfond, Jonathan.

Afiliación

Choi BY; Department of Population Health Sciences, UT Health San Antonio, San Antonio, Texas, USA.
Wang CP; Department of Population Health Sciences, UT Health San Antonio, San Antonio, Texas, USA.
Gelfond J; Department of Population Health Sciences, UT Health San Antonio, San Antonio, Texas, USA.

Pharmacoepidemiol Drug Saf ; 29(9): 1120-1133, 2020 09.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32716126

Asunto(s)

Causalidad; Interpretación Estadística de Datos; Aprendizaje Automático; Modelos Estadísticos; Farmacoepidemiología/métodos; Sesgo; Simulación por Computador; Humanos; Puntaje de Propensión

Palabras clave

average causal effect; covariate-balancing propensity score; doubly robust estimation; machine learning techniques; maximum likelihood; pharmacoepidemiology; simulation

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Causalidad / Interpretación Estadística de Datos / Modelos Estadísticos / Farmacoepidemiología / Aprendizaje Automático Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Pharmacoepidemiol Drug Saf Asunto de la revista: EPIDEMIOLOGIA / TERAPIA POR MEDICAMENTOS Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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