Últimos artículos para Efectos del Tratamiento

Métodos para medir los efectos del tratamiento en diferentes grupos y periodos de tiempo.

Un nuevo método para examinar los efectos de las políticas en la duración de los eventos usando tasas de riesgo.

Investigando los efectos del tratamiento y sus variaciones entre diferentes poblaciones usando enfoques innovadores.

Una mirada a los métodos para estimar los efectos del tratamiento usando datos del mundo real.

Un nuevo modelo ofrece esperanzas para terapias contra el cáncer personalizadas.

Usando métodos bayesianos para mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en la investigación médica.

Este artículo explora un nuevo enfoque para evaluar el impacto del tratamiento considerando factores cambiantes.

Usar controles externos puede mejorar las estimaciones del efecto del tratamiento en ensayos clínicos.

Un marco para estimar mejor los efectos del tratamiento en experimentos de grupos emparejados aleatorizados.

Este método ayuda a identificar los grupos que responden mejor a los tratamientos.

Un marco para mejorar el análisis de pruebas A/B simultáneas usando usuarios compartidos.

Examinando métodos para estimar los efectos del tratamiento con datos faltantes en registros electrónicos de salud.

aBCF permite una mejor evaluación de intervenciones entre individuos y grupos.

Un nuevo enfoque para la asignación de recursos en programas sociales prioriza las necesidades y la evaluación.

Un método para analizar los efectos del tratamiento en pacientes usando datos existentes.

Nuevos métodos mejoran las estimaciones de los efectos del tratamiento en subgrupos de ensayos clínicos.

Una nueva perspectiva para mejorar los sistemas de recomendación al entender las elecciones de los usuarios.

Este paper explora métodos para evaluar los efectos de las políticas a lo largo del tiempo.

Nuevos algoritmos ayudan a proteger los datos de los participantes mientras se estiman los efectos del tratamiento.

GeoMatching mejora las estimaciones del efecto del tratamiento al considerar la geometría de los datos.

Este documento habla sobre métodos para abordar el error de medición en el análisis de datos económicos complejos.

Un nuevo enfoque para estimar los efectos del tratamiento considerando las influencias sociales.

Usando datos de ensayos pasados para mejorar las evaluaciones de tratamientos actuales.

SPORTSCausal mejora el análisis al abordar los efectos de spillover en varios campos.

Un estudio sobre el uso de métodos de calibración para mejorar la inferencia causal en el aprendizaje automático.

El meta-aprendizaje usa texto para mejorar las estimaciones de efecto del tratamiento.

Este trabajo presenta métodos para analizar funciones causales en datos complejos agrupados.

Explorando el uso de marcadores sustitutos para tomar decisiones de tratamiento más rápido en la investigación.

Un nuevo método busca mejorar la fiabilidad de las estimaciones causales en estudios de salud.

La investigación destaca la importancia de analizar los efectos del tratamiento que cambian con el tiempo en los SW-CRTs.

Un enfoque nuevo mejora el estudio de los impactos de políticas usando control sintético.

Un nuevo enfoque para identificar la efectividad del tratamiento específico para cada paciente.

Examinando métodos para asignaciones de trato justo en políticas y programas.

Una mirada a formas efectivas de ayudar a los que lo necesitan.

ABC3 ofrece una nueva forma de entender eficientemente los efectos causales.