RT @koro485: こんな感じで仕上がりました。 https://t.co/Jq0VH6fuEq
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RT @koro485: 「調整変数の選び方」みたいなテーマでトークを作っていますが、基本的には元メンターの論文の構成をパクっています。 DAG原理主義者にならず、データドリブンな手法にも言及しているので実践的でバランスが良いと思います。 https://t.co/U2ws…
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「調整変数の選び方」みたいなテーマでトークを作っていますが、基本的には元メンターの論文の構成をパクっています。 DAG原理主義者にならず、データドリブンな手法にも言及しているので実践的でバランスが良いと思います。 https://t.co/U2ws8GSoG8
RT @lore_efyc: Today we discuss the principles of confounder selection #AlbertHofman @NIHESnl Great paper to read https://t.co/RKkk8NIAl…
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Today we discuss the principles of confounder selection #AlbertHofman @NIHESnl Great paper to read https://t.co/RKkk8NIAlP #epidemiology #clinicalresearch #publichealth #esp2022 @arsfisio @REFiTBCN
@MariusMarisu @epi_twit I like this one… it’s pretty short but also has lots of good refs if you want more https://t.co/J0Ty0Nh1ul
@blanc0981 @georgebest1969 @yusuke_tsugawa ちなみに交絡因子はColliderにならないpre-treatmentの因子を入れればよいという考えもあります。その点では年齢、性別や通常交絡になると考えられる因子をなるべく入れることは重要で因果に近づくと考えます。それによってTest negativeでなくても検査指向と接種に https://t.co/jQ610gNasL
Principles of confounder selection | SpringerLink こういう所からして勉強し直さないといけないレベルなのはつらい https://t.co/u3gsrko40r
RT @masayuki_hirose: 多分有名な論文と思うけどきちんと読んだのでメモ。解析で調整すべき共変量について、提案が明快です。 ・処置、アウトカムまたは両方の原因となる変数は調整する ・ただし操作変数は調整しない ・処置とアウトカム両方に影響する未測定変数の代理にな…
RT @masayuki_hirose: 多分有名な論文と思うけどきちんと読んだのでメモ。解析で調整すべき共変量について、提案が明快です。 ・処置、アウトカムまたは両方の原因となる変数は調整する ・ただし操作変数は調整しない ・処置とアウトカム両方に影響する未測定変数の代理にな…
これを見て思い出しました。
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共変量調整の原則 Eur J Epidemiol Principles of confounder selection | SpringerLink https://t.co/EK00zCxeSQ
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RT @taishiokuno: Principles of confounder selection https://t.co/Nevmarv16m
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ふおお!この間の話か?!
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RT @MaartenvSmeden: @SPilleron There are arguments to make (in general) about using variable selection techniques, more here: https://t.co/…
RT @MaartenvSmeden: @SPilleron There are arguments to make (in general) about using variable selection techniques, more here: https://t.co/…
@SPilleron There are arguments to make (in general) about using variable selection techniques, more here: https://t.co/cMc9s7wFqG This paper was motivated by a practical question: is there any benefit to using backward elimination (something that is often
RT @iznaiy_emjawak: 因果推論における変数選択法の解説 by VanderWeele大先生。 ・ステップワイズで選択 ・相関係数や単回帰の結果で選択 ・とりあえず曝露より前の変数は全部入れる ・交絡だけ入れとけばいいんでしょ? ・中間変数、Colliderっ…
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これ悩んだことあるから参考になる
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@andersskyrud VanderWeele sin Principles of confounder selection (2019) har en diskusjon og noen pekere. https://t.co/6ZAyTUPXs7
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