Evidence from non-randomized and partially randomized studies (N: Non-randomized)
Final Report Abstract
"Non-randomized" befasste sich mit der adäquaten Modellierung von Confounding in nicht-randomisierten Studien. Zeit-unabhängiges Confounding wurde für lineare Behandlungseffekte mit Hilfe von Propensity score Methoden untersucht und mit Regressionsansätzen verglichen. Für nicht-lineare Behandlungseffekte haben wir Punktschätzer und zugehörige Varianzschätzer für das marginale odds ratio vorgeschlagen und von dem bedingten odds ratio abgegrenzt. Weitere Methoden für die Schätzung von kausalen Effekten haben wir dabei in die Betrachtungen miteinbezogen. Wir konnten die Propensity score Methodik auch erfolgreich auf klinische Fragestellungen anwenden. Für zeitabhängiges Confounding haben wir structural models untersucht und angewandt. Es konnte gezeigt und anhand der Geparduo Daten illustriert werden, dass die Methode des inverse probability of treatment weighting zur Schätzung von Parametern aus einem marginal structural model als eine Erweiterung des Missing data Ansatzes verstanden werden kann.
Publications
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