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A19-43 - 药物效益评估的常规实践数据 - 快速报告摘录 - 版本 1.0
对于非随机化研究的数据分析而言，为补偿治疗组结构不平等的影响而进行的调整是必不可少的。为了避免结果驱动的分析，必须在研究方案中预先全面且详细地指定分析中的相关混杂因素和调整程序。必须系统地识别相关混杂因素（例如，在学科专家参与下基于科学文献）并在研究方案中预先指定。在决定进行非随机化的比较研究之前，必须确保所选数据源中相应数据的可用性。如果没有涵盖相关混杂因素，仅对数据集中可用的混杂因素进行调整是不够的。
![arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日](/simg/e\ed15f9ead4a578fa32118d0ea636ba51852a48eb.webp)
arxiv：2408.12063v1 [stat.ml] 2024年8月22日
全球气候模型（GCM）对于通过模拟地球系统来预测气候变化至关重要。，GCM输出由于模型未确定性，参数化简化和复杂气候现象的表示不足而表现出系统的偏见。依靠历史观察数据和统计技术的传统偏见校正方法通常忽略了未观察到的混杂因素，从而导致偏见。本文提出了一种新型的偏见校正方法，以利用GCM和Observational数据来学习一种因素模型，以捕获多引起潜在混杂因素。受到基于因果关系时间序列的最新进展的启发，我们的方法首先构建了一个因素模型，从历史数据中学习潜在混杂因素，然后应用它们以使用高级时间序列预测模型来增强偏见校正过程。实验结果证明了降水输出准确性的显着证明。通过吸收未观察到的混杂因素，我们的方法为气候模型偏见校正提供了底饰和理论上的解决方案。
人工智能可改善患者治疗效果——实用的随机对照试验是秘诀
要理解这些研究为何存在缺陷，我们需要了解核心问题：由于评估结果不充分、非随机，两组患者（常规护理组和 AI 干预组）在影响结果的特征上存在系统性（非随机性）差异。要得出 AI 应用改善患者结果的因果结论，所有其他因素的差异都需要完全由偶然因素造成或经过充分调整。在观察性研究或不充分的研究设计（例如前后研究或计划不周的阶梯楔形设计）中，这种情况很少见。一个常见的误解是，调整潜在的混杂变量将解决这个问题，并消除治疗选择偏差和残留混杂。通常，情况并非如此，因为研究人员没有记录、无法获得或甚至不知道所需的变量。在大多数情况下，不应将残留混杂列为论文中的限制，然后继续使用该模型进行患者护理，而应将残留混杂视为致命缺陷，并在将模型用于患者护理之前对其进行随机测试。
Sesug纸148-2023全身定量检查到...
在分析过程中的某个时候，研究人员和统计学家倾向于考虑混杂因素，如果变量是他们的研究中的混杂因素。虽然有几种方法可以识别这一点，但我不记得遇到一个工具，该工具可以通过SAS中的一条简单的代码执行系统性和定量检查。本文试图为研究人员提供一种简单的选择，即通过简单地将一些参数作为呼叫的一部分，而宏代码完成其余部分。鉴于有非定量方法可以剖析数据集和研究的本质，以确定数据集中的某个变量是否是混杂的，因此这种自动化的定量方法很可能通过通过系统性定量混合器检查（SQCC）宏来删除某些手动步骤和任务来增加价值。代码在没有混杂因子的情况下获得了预测变量的系数的估计，并在存在混杂因子的情况下检查值是否偏离10％以上，以表明该变量确实是混杂的变量。研究人员可以获取此信息并相应地执行相应的活动。对宏的调用很简单，因此易于使用，可以根据需要多次调用。
精神分裂症和精神分裂症的潜在抑制作用
背景：显着性假设认为，显着性分配的畸变最终在幻觉和异常信念中，是精神分裂症的“积极症状”。证据的证据来自对潜在抑制（LI）的研究，指的是事先暴露于刺激的现象阻碍了学习该刺激与结果之间的关系。设计：本文回顾了所有已发表的研究，研究了Li与精神分裂症与精神分裂症之间的关系。结果：当代文献表明，精神分裂症患者和高度载入精神分裂症的人（精神分裂症的多维衍生物）的人中，LI都会减弱。这表明，这些人比健康对照组分别为刺激分配了更大的显着性，并且分别在精神分裂型措施中得分较低。但是，几种混杂限制了这些结论。对精神分裂症患者的研究是由精神药物的混杂作用，样本的特质解析，因变量的变异以及缺乏统计能力的混杂作用所表达的。此外，LI范式受到学到的无关紧要，条件抑制，负启动和新颖的弹出效应的混杂影响的限制。结论：本综述的结论是，研究人员会开发出新的范式来克服这些局限性以评估显着性假设的预测。
评估英格兰首剂 COVID-19 疫苗对死亡率的有效性：一项准实验研究
研究背景 本研究之前的证据 我们在 PubMed 上搜索了有关 COVID-19 疫苗接种对死亡风险的“现实世界”有效性的研究，使用术语包括“COVID-19”、“疫苗有效性”、“死亡率”和“死亡”。 关于这个主题的相关已发表研究报告，疫苗有效性估计值对死亡风险的范围从 64.2% 到 98.7%，在接种疫苗后的不同时间内不等。 所有这些都是观察性研究，因此可能受到未测量的混杂因素造成的偏差。 我们发现没有研究使用不连续回归设计等准实验方法（不受未测量的混杂因素偏差的影响）来计算 COVID-19 疫苗接种对 COVID-19 死亡风险或住院或感染等其他结果的有效性。 本研究的附加价值 基于观察数据对疫苗有效性的估计可能会因未测量的混杂因素而产生偏差。本研究采用不连续回归设计来估计疫苗有效性，利用了英国的疫苗接种运动是按照年龄优先群体开展的这一事实。这使得能够计算出 COVID-19 疫苗对抗死亡风险有效性的无偏估计值。疫苗有效性估计值为 70.5%（95% CI 18.2 – 117.7），与之前公布的估计值相似，因此表明这些估计值没有受到未测量的混杂因素的显著影响，并证实了 COVID-19 疫苗对抗 COVID-19 死亡风险的有效性。所有现有证据的含义获得 COVID-19 疫苗有效性的无偏估计对于制定解除 COVID-19 相关措施的政策至关重要。不连续回归设计提供了信心，即现有的观察性研究估计值不太可能受到未测量的混杂因素的显著影响。
针对性的最大似然估计，以估算先前结核病治疗在苏丹耐药性结核病中的因果关系
多药耐药性结核病（MDR-TB）被定义为异念珠菌和利福平的感染。在全球范围内，有132222个报告了2020年的MDR-TB病例。研究表明，先前的结核病治疗和治疗中断被认为是MDR-TB的主要原因[1，2]。流行病学家将病例对照研究定义为偏见的采样设计。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量的调整后的奇数比（或）。但是，为了建立因果估计人群，或应估算。流行病学家将案例控制定义为与目标人群相比患有疾病的人比例的偏见。病例对照研究的设计着重于参数逻辑回归，以计算一组协变量上的或条件。要构建因果估计，我们必须估计边缘人口或[3]。目标最大似然估计（TMLE）是一种双重鲁棒方法，使用机器学习算法来最大程度地减少偏见的风险[4]。逆概率处理权重（IPTW）是一种因果方法，用于通过创建检查治疗对暴露的影响的模拟组来调整时变的混杂因素。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。 iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。IPTW方法基于侵害的概率，因为混杂因素被称为倾向评分（SP）[5]。iptw在病例对照研究中有许多缺点，因此估计器无法在有限样本中对无症状效率和效率问题提出任何主张。此外，IPTW在某些阶层中通过一组协变量定义的治疗或暴露组非常罕见时发生的所谓阳性违规行为不利[6]。因此，病例对照加权TMLE（CCW-TMLE）方法提供了双重鲁棒方法来估计无偏见的参数估计。如果给定暴露和协变量的结果模型的任何预期参数或给定协变量的暴露模型是正确的[7]，则此方法是一致的。ccw-tmle需要了解结果的患病率概率，以减少偏见的设计[8]。此外，CCW-TMLE估计了各种参数，例如风险比和风险差异，这些参数在病例控制研究的传统分析中不可用。此外，TMLE可以估计边际因果效应，正确的规范和倾向评分。TMLE估计所有参数，假设每个人的暴露状态不会影响任何其他人的潜在结果。主要因果假设是没有未衡量的混杂因素。因此，已经测量了暴露和外来的常见原因[9]。在分析过程中有两种广泛的方法可以控制混杂。第一种方法是使用标准回归模型，第二种方法是遵循因果方法。标准回归模型无法在存在可能的混杂或相互作用和协变量之间的混杂或相互作用的情况下估算暴露的平均因果效应。原因是，此方法假设暴露者和混杂因素之间没有相互作用来估计池效应。更重要的是，标准回归模型无法调整时间变化
因果关系 - 时空图神经网络用于时空时间序列
时空时间序列通常是通过放置在不同位置的监视传感器来收集的，这些传感器通常由于各种故障而包含缺失值，例如机械损坏和内部中断。归纳缺失值对于分析时间序列至关重要。恢复特定的数据点时，大多数现有方法都考虑了与该点相关的所有信息，较小的因果关系。在数据收集期间，不可避免地包括一些未知的混杂因素，例如，时间序列中的背景噪声和构造的传感器网络中的非杂货快捷方式边缘。这些混杂因素可以打开后门路径并在输入和输出之间建立非泡沫相关性。过度探索这些非毒性相关性可能会导致过度拟合。在本文中，我们首先从因果的角度重新审视时空时间序列，并展示如何通过前门调整来阻止混杂因素。基于前门调整的结果，我们引入了一种新颖的C技术性-Ware Sp aTiot e Mpo r al图神经网络（CASPER），其中包含一种新型的基于及时的解码器（PBD）和空间 - 可导致的因果发生（SCA）。PBD可以减少混杂因素的影响，而SCA可以发现嵌入之间的因果关系稀疏。理论分析表明，SCA根据梯度值发现因果关系。我们在三个现实世界数据集上评估Casper，实验结果表明，Casper可以胜过基准，并可以有效地发现因果关系。
NG23 更年期补充剂 1 种方法 07/11/2024
对于干预评价，随机对照试验 (RCT) 被优先纳入，因为它们被认为是最可靠的研究设计类型，可以对干预效果进行无偏估计。如果 RCT 的证据不足以为指南决策提供参考，则考虑纳入非随机研究 (NRS)。充分性的判断考虑了 RCT 的数量、质量和样本量，以及报告的结果和感兴趣亚组数据的可用性。在考虑纳入 NRS 时，优先考虑对照研究，这些研究有单独的对照组，不根据结果进行分配，并根据相关混杂因素进行调整或在重要混杂领域匹配参与者。
难治性三叉神经痛：倾向评分——...
一个主要问题是缺乏关于治疗参数的详细信息，例如射频治疗的具体剂量和持续时间。这些因素可能会对治疗结果产生重大影响，并带来倾向评分匹配 (PSM) 方法未考虑的变异性。先前的研究 (2,3) 表明，个体化的射频参数（例如病变温度和治疗时间）会影响疗效。将这些变量纳入倾向评分模型将提供更可靠的结论，因为它们是决定治疗成功的关键混杂因素。我们建议未来的分析包括这些因素，以减轻其潜在的混杂影响。