American Journal of Epidemiology· 2016Q1
Rastgele Bir Deneyin Mümkün Olmadığı Durumlarda Hedef Bir Deneyi Benzerleştirmek İçin Büyük Veri Kullanımı
Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available: Table 1.
- 2.795atıf
- Q1SCImago
- 2016yıl
Kısa özet
Karşılaştırmalı etkinlik araştırmaları için büyük gözlemsel verilerle rastgele deneyleri taklit ederken 'hedef deneyi' açıkça tanımlayan bir çerçeve önerilmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Çerçeve, büyük gözlemsel verilerden nedensel çıkarım için hedef deneyi açık hale getirir.
- Sürekli tedavi stratejilerinin etkilerini karşılaştırmak için karşı-olgusal teoriyi kullanır.
- Yaklaşım, analitik yöntemleri organize eder ve gözlemsel çalışmaları eleştirmek için yapılandırılmış bir süreç sağlar.
- Amaç, gözlemsel analizlerin belirli bir hedef deneyi ne kadar iyi taklit ettiğini değerlendirerek birkaç strateji arasındaki kararları yönlendirmektir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Ideally, questions about comparative effectiveness or safety would be answered using an appropriately designed and conducted randomized experiment. When we cannot conduct a randomized experiment, we analyze observational data. Causal inference from large observational databases (big data) can be viewed as an attempt to emulate a randomized experiment-the target experiment or target trial-that would answer the question of interest. When the goal is to guide decisions among several strategies, causal analyses of observational data need to be evaluated with respect to how well they emulate a particular target trial. We outline a framework for comparative effectiveness research using big data that makes the target trial explicit. This framework channels counterfactual theory for comparing the effects of sustained treatment strategies, organizes analytic approaches, provides a structured process for the criticism of observational studies, and helps avoid common methodologic pitfalls.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. American Journal of Epidemiology, 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics