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1.
J Clin Epidemiol ; 89: 53-66, 2017 Sep.
Artículo en Inglés | MEDLINE | ID: mdl-28365306

RESUMEN

Quasi-experimental designs are gaining popularity in epidemiology and health systems research-in particular for the evaluation of health care practice, programs, and policy-because they allow strong causal inferences without randomized controlled experiments. We describe the concepts underlying five important quasi-experimental designs: Instrumental Variables, Regression Discontinuity, Interrupted Time Series, Fixed Effects, and Difference-in-Differences designs. We illustrate each of the designs with an example from health research. We then describe the assumptions required for each of the designs to ensure valid causal inference and discuss the tests available to examine the assumptions.


Asunto(s)
Ensayos Clínicos Controlados no Aleatorios como Asunto/métodos , Ensayos Clínicos Controlados no Aleatorios como Asunto/estadística & datos numéricos , Humanos , Proyectos de Investigación/estadística & datos numéricos
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