論文の概要: Causal Graph Aided Causal Discovery in an Observational Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06464v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 19:31:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-14 19:27:43.740379
- Title: Causal Graph Aided Causal Discovery in an Observational Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Study
- Title（参考訳）: 黄道下出血の観察例における因果グラフによる因果発見
- Authors: Carlo Berzuini, Davide Luciani, Hiren C. Patel,
- Abstract要約: ランダム化臨床試験(RCTs)の有効な補完として、観測データに対する因果推論法がますます認識されている
本報告では,中等教育における「中等教育」の実践について述べる。
動脈瘤下出血(aSAH)患者から得られたデータから概念を導出する
また,マルチセンター研究の手法を提案し,個々のセンターレベルでの実践的変化の影響をモニタリングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9217021281095907
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Causal inference methods for observational data are increasingly recognized as a valuable complement to randomized clinical trials (RCTs). They can, under strong assumptions, emulate RCTs or help refine their focus. Our approach to causal inference uses causal directed acyclic graphs (DAGs). We are motivated by a concern that many observational studies in medicine begin without a clear definition of their objectives, without awareness of the scientific potential, and without tools to identify the necessary in itinere adjustments. We present and illustrate methods that provide "midway insights" during study's course, identify meaningful causal questions within the study's reach and point to the necessary data base enhancements for these questions to be meaningfully tackled. The method hinges on concepts of identification and positivity. Concepts are illustrated through an analysis of data generated by patients with aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage (aSAH) halfway through a study, focusing in particular on the consequences of external ventricular drain (EVD) in strata of the aSAH population. In addition, we propose a method for multicenter studies, to monitor the impact of changes in practice at an individual center's level, by leveraging principles of instrumental variable (IV) inference.
- Abstract（参考訳）: 観測データに対する因果推論法は、ランダム化臨床試験(RCTs)を補完する貴重な方法として、ますます認識されている。
強い仮定の下では、RTTをエミュレートしたり、焦点を洗練したりできます。
因果推論への我々のアプローチは因果有向非巡回グラフ(DAG)を用いる。
我々は、医学における多くの観察的研究が、その目的を明確に定義せずに始まり、科学的ポテンシャルを意識せず、また、イティネア調整に必要なツールも持っていないという懸念に動機づけられている。
本研究では,本研究のコース中に「中間的洞察」を提供し,研究の範囲内で有意義な因果的質問を識別し,これらの質問に意味のある対処を行うために必要なデータベース強化を指摘する手法を提示し,解説する。
この方法は、識別と肯定の概念に基づいている。
研究中途半端の動脈瘤性くも膜下出血(aSAH)患者が生成したデータの解析を通じて概念が説明され、特にaSAH群層における外心室ドレイン(EVD)の影響に焦点を当てた。
さらに,楽器変数(IV)推論の原理を活用することで,個々のセンターレベルでの実践的変化の影響をモニタリングするマルチセンター研究手法を提案する。
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