論文の概要: Application of targeted maximum likelihood estimation in public health and epidemiological studies: a systematic review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07329v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 17:50:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 13:26:55.959693
• Title: Application of targeted maximum likelihood estimation in public health and epidemiological studies: a systematic review
• Title（参考訳）: 公衆衛生・疫学研究における目標最大推定の応用--体系的考察
• Authors: Matthew J. Smith, Rachael V. Phillips, Miguel Angel Luque-Fernandez, Camille Maringe
• Abstract要約: Targeted Maximum Likelihood Estimation frameworkは、機械学習、統計理論、統計推論を統合している。 我々は、観察研究にTMLEのあらゆる形態を適用した論文について、PubMedで体系的な文献レビューを行う。 81の出版物のうち25%はカリフォルニア大学バークレー校が発祥で、このフレームワークが最初に開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Targeted Maximum Likelihood Estimation (TMLE) statistical data analysis framework integrates machine learning, statistical theory, and statistical inference to provide a least biased, efficient and robust strategy for estimation and inference of a variety of statistical and causal parameters. We describe and evaluate the epidemiological applications that have benefited from recent methodological developments. We conducted a systematic literature review in PubMed for articles that applied any form of TMLE in observational studies. We summarised the epidemiological discipline, geographical location, expertise of the authors, and TMLE methods over time. We used the Roadmap of Targeted Learning and Causal Inference to extract key methodological aspects of the publications. We showcase the contributions to the literature of these TMLE results. Of the 81 publications included, 25% originated from the University of California at Berkeley, where the framework was first developed by Professor Mark van der Laan. By the first half of 2022, 70% of the publications originated from outside the United States and explored up to 7 different epidemiological disciplines in 2021-22. Double-robustness, bias reduction and model misspecification were the main motivations that drew researchers towards the TMLE framework. Through time, a wide variety of methodological, tutorial and software-specific articles were cited, owing to the constant growth of methodological developments around TMLE. There is a clear dissemination trend of the TMLE framework to various epidemiological disciplines and to increasing numbers of geographical areas. The availability of R packages, publication of tutorial papers, and involvement of methodological experts in applied publications have contributed to an exponential increase in the number of studies that understood the benefits, and adoption, of TMLE.
• Abstract（参考訳）: target maximum likelihood estimation (tmle) 統計データ分析フレームワークは、機械学習、統計理論、統計推論を統合し、様々な統計パラメータと因果パラメータの推定と推論のための最小バイアス、効率的かつ堅牢な戦略を提供する。 近年の方法論的発展の恩恵を受けた疫学的応用を記述・評価した。 われわれはPubMedで,観察研究にTMLEの任意の形態を適用した論文について,系統的な文献レビューを行った。 我々は,疫学の分野,地理的位置,著者の専門知識,TMLE法を時間とともに要約した。 目標学習と因果推論のロードマップを用いて,出版物の方法論的側面を抽出した。 我々はこれらのTMLE結果の文献への貢献を紹介する。 81の出版物のうち25%はカリフォルニア大学バークレー校出身で、このフレームワークはMark van der Laan教授によって最初に開発された。 2022年前半までに、出版物の70%はアメリカ国外から始まり、2021-22年には7つの異なる疫学分野を調査した。 ダブルロバスト性、バイアス低減、モデルミススペクテーションは、研究者をTMLEフレームワークへと導く主要な動機となった。 TMLEの方法論的展開が絶え間なく進展するため,時間を通じて様々な方法論,チュートリアル,ソフトウェア固有の記事が引用された。 TMLEフレームワークの様々な疫学分野への明確な普及傾向と地理的領域の増加傾向がある。 rパッケージの入手、チュートリアル論文の発行、応用出版への方法論専門家の関与は、tmleの利点と採用を理解した研究の数を指数関数的に増加させた。

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