A flexible approach for causal inference with multiple treatments and clustered survival outcomes.

Hu, Liangyuan; Ji, Jiayi; Ennis, Ronald D; Hogan, Joseph W

Hu, Liangyuan; Ji, Jiayi; Ennis, Ronald D; Hogan, Joseph W.

Afiliación

Hu L; Department of Biostatistics and Epidemiology, Rutgers University, Piscataway, New Jersey, USA.
Ji J; Department of Biostatistics and Epidemiology, Rutgers University, Piscataway, New Jersey, USA.
Ennis RD; Department of Radiation Oncology, Cancer Institute of New Jersey of Rutgers University, New Brunswick, New Jersey, USA.
Hogan JW; Department of Biostatistics, Brown University, Providence, Rhode Island, USA.

Stat Med ; 41(25): 4982-4999, 2022 11 10.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-35948011

Asunto(s)

Factores de Confusión Epidemiológicos; Masculino; Humanos; Teorema de Bayes; Causalidad; Cadenas de Markov; Método de Montecarlo

Palabras clave

Bayesian machine learning; multilevel survival data; observational studies; sensitivity analysis

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Factores de Confusión Epidemiológicos Tipo de estudio: Clinical_trials / Health_economic_evaluation / Prognostic_studies Límite: Humans / Male Idioma: En Revista: Stat Med Año: 2022 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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