Neuste Artikel für Behandlungseffekte

Methoden zur Messung von Behandlungseffekten über verschiedene Gruppen und Zeiträume hinweg.

Eine frische Methode, um die Auswirkungen von Politiken auf die Dauer von Events anhand von Hazard-Raten zu untersuchen.

Untersuchung der Behandlungseffekte und ihrer Variationen bei verschiedenen Bevölkerungsgruppen mit innovativen Ansätzen.

Ein Blick auf Methoden zur Schätzung von Behandlungseffekten mit Hilfe von realen Daten.

Ein neues Modell gibt Hoffnung auf personalisierte Krebstherapien.

Verwendung von bayesianischen Methoden zur Verbesserung von Behandlungseffekt-Schätzungen in der medizinischen Forschung.

Dieser Artikel untersucht einen neuen Ansatz, um die Auswirkungen von Behandlungen zu bewerten, während sich Faktoren ändern.

Die Nutzung von externen Kontrollen kann die Schätzung der Behandlungseffekte in klinischen Studien verbessern.

Ein Rahmenwerk für bessere Schätzung von Behandlungseffekten in gepaarten cluster-randomisierten Experimenten.

Diese Methode hilft dabei, Gruppen zu ermitteln, die am besten auf Behandlungen reagieren.

Ein Rahmen, um die Analyse von zeitgleichen A/B-Tests mit geteilten Nutzern zu verbessern.

Untersuchung von Methoden zur Schätzung von Behandlungseffekten bei fehlenden Daten in elektronischen Gesundheitsakten.

aBCF ermöglicht eine bessere Bewertung von Interventionen über Individuen und Gruppen hinweg.

Ein neuer Ansatz für die Ressourcenallokation in sozialen Programmen priorisiert Bedürfnisse und Bewertungen.

Eine Methode zur Analyse der Behandlungseffekte von Patienten mit vorhandenen Daten.

Neue Methoden verbessern die Schätzungen von Behandlungseffekten in Subgruppen klinischer Studien.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von Empfehlungssystemen durch das Verständnis von Nutzerentscheidungen.

In diesem Paper werden Methoden untersucht, um die Auswirkungen von Politiken über die Zeit zu bewerten.

Neue Algorithmen helfen, die Teilnehmerdaten zu schützen, während die Behandlungseffekte geschätzt werden.

GeoMatching verbessert die Schätzungen der Behandlungseffekte, indem es die Datengeometrie berücksichtigt.

Dieses Papier bespricht Methoden, um Messfehler in komplexen wirtschaftlichen Datenanalysen zu bekämpfen.

Ein neuer Ansatz zur Schätzung von Behandlungseffekten unter Berücksichtigung sozialer Einflüsse.

Vorherige Testdaten nutzen, um aktuelle Behandlungsevaluierungen zu verbessern.

SPORTSCausal verbessert die Analyse, indem es Spillover-Effekte in verschiedenen Bereichen berücksichtigt.

Eine Studie über die Verwendung von Kalibrierungsmethoden zur Verbesserung von kausalen Schlussfolgerungen im maschinellen Lernen.

Meta-Lernen nutzt Texte, um bessere Schätzungen der Behandlungseffekte zu erhalten.

Diese Arbeit stellt Methoden zur Analyse von kausalen Funktionen in komplexen, gruppierten Daten vor.

Erforschung der Verwendung von Surrogatmarkern für schnellere Behandlungsentscheidungen in der Forschung.

Eine neue Methode zielt darauf ab, die Zuverlässigkeit von kausalen Schätzungen in Gesundheitsstudien zu verbessern.

Forschung hebt hervor, wie wichtig es ist, die sich ändernden Behandlungseffekte im Laufe der Zeit in SW-CRTs zu analysieren.

Ein neuer Ansatz verbessert die Untersuchung der politischen Auswirkungen mit synthetischer Kontrolle.

Ein neuer Ansatz, um die patientenspezifische Wirksamkeit von Behandlungen zu identifizieren.

Untersuchung von Methoden für faire Zuweisungen in Richtlinien und Programmen.

Ein Blick auf effektive Wege, um den Bedürftigen zu helfen.

ABC3 bietet eine neue Möglichkeit, kausale Effekte effizient zu verstehen.