Feb, 2021

借助伪观察量进行生存结果的倾向性评分加权分析

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TL;DR文章提出了一种处理在 “比较效度研究” 中常出现、因样本不完整而右截断的生存结果的方法，该方法将生存结果构造为伪观测值，使得标准方法如 “倾向性评分加权法” 可以像完全观测数据一样进行因果推断，借助函数变量法和 von Mises 展开法产生一个新的闭合形式的权重估计方差，考虑了伪观测值计算和倾向性评分估计的不确定性，从而实现有效且高效的推断，最后，将该方法应用于比较前列腺癌患者的三种常见治疗方法的因果效应。
发现论文，激发创造
  • 借助倾向得分加权平衡协变量

    本文考虑针对协变量的平衡，提出基于倾向得分的加权策略以平衡不同处理组间分布的协变量。并针对此类权重提出新的加权方案，即叠加权重，从而最小化此类平衡权重中加权平均治疗效应的渐进方差，同时具有良好的小样本平衡性质。最后，我们提出一种新的方法，可以实现任何选定协变量的均值的精确平衡。

    Sep, 2016

  • 多种干预措施的因果效应评估：综述与新思路

    本文介绍了使用倾向得分法估算二元治疗的因果效应，探讨了一些减少治疗和对照组之间初始协变量偏差的方法，并针对多种分类治疗方法提出了可能的匹配技术，利用模拟演示了如何提高匹配集合中协变量的相似度。

    Jan, 2017

  • 用于因果效应估计的校准倾向得分

    通过对倾向得分模型进行重新校准，可以提高因果效应估计的准确性，进而降低在高维基因组关联研究等任务中的计算要求。

    Jun, 2023

  • 置换加权

    本文介绍了一种基于排列加权的方法，使用标准二元分类器来估计平衡权重，以实现观测因果推断。通过这种方法可以估计多种现有平衡权重，同时允许基于分类器损失的方法直接比较，并使用交叉验证进行超参数调整。实证评估表明，排列权重相对于现有的方法表现更为有利。

    Jan, 2019

  • 协同异质因果推断 —— 超越元分析

    本研究提出了一种用于处理异质数据的协作逆倾向得分加权估计器，在协作中调整分布转移，从而在异质性增加时显著提高性能，提出了一种联邦学习算法来在保持隐私的同时协作训练结果模型，并通过合成和真实数据集展示了方法的优势。

    Apr, 2024

  • 因果连续处理效应估计的端到端平衡

    通过最大化因果推断精度的熵平衡算法，我们研究了在倒数概率得分加权框架下，观测原因推断中连续治疗的问题，并使用合成和真实数据展示出我们的算法比基线熵平衡算法更准确地估计因果效应。

    Jul, 2021

  • 治疗异质性下的倾向分数回归因果推断

    本文提出了一种借助倾向得分回归进行非参数估计的方法，以探究在人群的不同特征下治疗效果的差异，其计算效率高且不受干扰。通过在 NHFS 数据上应用该方法，研究了不同年龄组人群接种疫苗和带薪病假对季节性流感的影响。

    Sep, 2021

  • 使用熵平衡权重对连续暴露进行非参数总体平均剂量 - 响应曲线估计

    本文研究了权重估计在连续曝光情况下的熵平衡优化估计方法，并结合熵平衡权重进行了非参数估计，聚焦于在医疗和健康服务研究中的实际应用和重要因素。该方法应用于评估基于证据的物质使用治疗程序的非随机组分对情感和物质使用临床结果的影响时的数据。

    Mar, 2020

  • 通过定制化损失函数实现协变量平衡的倾向得分

    通过协变量平衡评分规则改进倾向性分数估计进行观察研究，可以使震荡的协变量平衡，并且提供比贝努利极大似然估计更稳健的估计。

    Jan, 2016

  • 利用积分概率度量进行协变量平衡的因果推断

    本文提出了一种使用积分概率度量进行协变量平衡的加权方法，并证明该方法可以在不正确指定模型的情况下保持一致性，同时在有限样本情况下的表现也比现有方法更好。

    May, 2023