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J-GLOBAL ID：201802267175129898   整理番号：18A1031522

因果図の展望におけるロジスティック回帰モデルを用いた交絡等価性の警報問題【JST・京大機械翻訳】

The alarming problems of confounding equivalence using logistic regression models in the perspective of causal diagrams

著者 (18件)： Yu Yuanyuan (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Yu Yuanyuan (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Li Hongkai (School of Mathematical Sciences, Peking University, Beijing, People’s Republic of China) ,  Li Hongkai (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Sun Xiaoru (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Sun Xiaoru (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Su Ping (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Su Ping (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Wang Tingting (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Wang Tingting (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Liu Yi (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Liu Yi (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Yuan Zhongshang (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Yuan Zhongshang (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Liu Yanxun (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Liu Yanxun (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Xue Fuzhong (Department of Biostatistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China) ,  Xue Fuzhong (Cheeloo Research Center for Biomedical Big Data, Shandong University, Jinan, People’s Republic of China)
資料名： BMC Medical Research Methodology (Web)  (BMC Medical Research Methodology (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 177  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7434A  ISSN： 1471-2288  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交絡因子は,観察研究における曝露と結果の間の偽の関連を生み出すことができる。多くの疫学学者にとって,ロジスティック回帰モデルを用いて交絡因子を調整することは,それらの習慣的方法であるが,精度と精度においていくつかの問題がある。したがって,ロジスティック回帰の問題を強調し,代替法を探索することが重要である。4つの因果図モデルを定義し,交絡等価性を要約した。理論的証明とシミュレーション研究の両方を行い,異なる交絡等価集合に対する条件付けが同じバイアス低減ポテンシャルを持ち,次に最適調整戦略を選択し,ロジスティック回帰モデルと逆確率重み付けベースの限界構造モデル(IPWベースMSM)を比較した。結果に及ぼす曝露の真の因果効果を計算するために「do-結石」を使用し,その結果,同じMarkov境界によって判断した異なる集合の適合性を評価するために,すべての交絡因子を調整することにより,等価バイアスを調整した。一方,曝露の親ノードを調整した後のバイアスはそれらと同等ではなかった。加えて,ロジスティック回帰によるすべての因果効果推定は,真の因果効果に近かったが,ロジスティック回帰と比較して,IPWベースMSMは,G許容性を満たし,最適戦略は,因果効果推定に対してバイアスを与えたが,IPWベースMSMは,G許容性を満たしたときに,不偏推定を得ることができた。このように,IPWベースMSMは交絡因子セットの調整に推奨された。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *モデル ,  *警報 ,  バイアス ,  結石 ,  適応性 ,  不偏推定 ,  *等価性 ,  重みづけ ,  シミュレーション ,  疫学 ,  最適戦略 ,  構造モデル ,  *交絡
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  *ロジスティック回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 交絡等価性 ,  ロジスティック回帰モデル ,  逆確率重みづけに基づく限界構造モデル ,  シミュレーション研究 ,  因果図

分類 (3件)： 疫学  (GB03000E) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J)

引用文献 (33件)：

• The do-calculus revisited; Proceedings of the twenty-eighth conference on uncertainty in artificial intelligence (UAI-12); 2012; 4-11; CR1; citation_author=J Pearl
• Am J Epidemiol; Toward a clearer definition of confounding; CR Weinberg; 137; 1; 1993; 1-8; 10.1093/oxfordjournals.aje.a116591; citation_id=CR2
• Am J Epidemiol; “Toward a clearer definition of confounding” revisited with directed acyclic graphs; PP Howards, EF Schisterman, C Poole; 176; 6; 2012; 506-511; 10.1093/aje/kws127; citation_id=CR3
• Stat Sci; Confounding and collapsibility in causal inference; S Greenland, JM Robins, J Pearl; 14; 1; 1999; 29-46; 10.1214/ss/1009211805; citation_id=CR4
• Lancet; Bias and causal associations in observational research; DA Grimes, KF Schulz; 359; 9302; 2002; 248-252; 10.1016/S0140-6736(02)07451-2; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 展望 ,  ロジスティック回帰モデル ,  交絡 ,  等価性 ,  警報