再帰および競合事象による因果推論【JST・京大機械翻訳】

Janvin Matias; Young Jessica G.; Ryalen Pal C.; Stensrud Mats J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212886953145 整理番号：22P0291112

再帰および競合事象による因果推論【JST・京大機械翻訳】

Causal inference with recurrent and competing events

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発行年： 2022年02月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

多くの研究問題は,同じ個人で数回再発できる結果に対する治療効果に関する懸念である。例えば,医療研究者は,心不全患者における入院および運動選手におけるスポーツ傷害に対する治療効果に関心がある。死亡のような競争事象は,一度競合する事象が起こるので,再発事象の研究における複雑な原因推論を複雑にする。競合する事象の有無で,再発事象設定においていくつかの統計的推定を研究した。しかし,これらの刺激の因果的解釈と観測データからこれらの刺激を同定するのに必要な条件は,まだ定式化されていない。ここでは,競合する事象の有/無で,再発事象設定におけるいくつかの因果律を定式化するための因果推論のための対抗的枠組みを使用した。競合する事象が存在するとき,通常用いられる古典的統計的推定子を,(制御)直接効果および全効果のような因果的仲介文献からの因果量として解釈できることを明らかにした。さらに,著者らは,介入者仲介エスティマンドに関する最近の結果が,多くの主題設定において特定の臨床的関連性があるかもしれない再発性および競合する事象を有する新しい因果律を定義することを可能にすることを示す。因果的有向非巡回グラフと単一世界介入グラフを用いて,主題物質知識を用いて,様々な因果刺激に対する同定条件の理由を説明した。さらに,計数プロセスに関する結果を用いて,離散時間において連結された因果律と同定条件が,時間の微細離散化の限界において古典的連続時間対応物に収束することを示した。最後に,いくつかの推定子を提案し,様々な同定汎関数に対する一貫性を確立した。【JST・京大機械翻訳】

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量子力学一般 , 人工知能

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