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Méthodes pour mesurer les effets du traitement à travers des groupes divers et des périodes de temps.

Une nouvelle méthode pour examiner les effets des politiques sur la durée des événements en utilisant les taux de risque.

Explorer les effets des traitements et leurs variations parmi des populations diverses en utilisant des approches innovantes.

Un aperçu des méthodes pour estimer les effets des traitements en utilisant des données du monde réel.

Un nouveau modèle offre des espoirs pour des thérapies contre le cancer personnalisées.

Utiliser des méthodes bayésiennes pour améliorer les estimations des effets des traitements en recherche médicale.

Cet article explore une nouvelle approche pour évaluer l'impact des traitements en tenant compte des facteurs changeants.

Utiliser des contrôles externes peut améliorer les estimations des effets des traitements dans les essais cliniques.

Un cadre pour mieux estimer les effets du traitement dans des expériences randomisées par paires.

Cette méthode aide à identifier les groupes qui réagissent le mieux aux traitements.

Un cadre pour améliorer l'analyse des tests A/B simultanés en utilisant des utilisateurs partagés.

Examiner les méthodes pour estimer les effets des traitements avec des données manquantes dans les dossiers de santé électroniques.

aBCF permet une meilleure évaluation des interventions entre les individus et les groupes.

Une nouvelle approche pour l'allocation des ressources dans les programmes sociaux met l'accent sur les besoins et l'évaluation.

Un moyen d'analyser les effets de traitement des patients en utilisant des données existantes.

De nouvelles méthodes améliorent les estimations des effets des traitements dans les sous-groupes d'essais cliniques.

Un nouveau regard sur l'amélioration des systèmes de recommandation en comprenant les choix des utilisateurs.

Ce document examine des méthodes pour évaluer les effets des politiques sur le long terme.

De nouveaux algorithmes aident à protéger les données des participants tout en estimant les effets des traitements.

GeoMatching améliore les estimations des effets de traitement en tenant compte de la géométrie des données.

Ce papier parle des méthodes pour gérer l'erreur de mesure dans l'analyse des données économiques complexes.

Une nouvelle approche pour estimer les effets des traitements en tenant compte des influences sociales.

Utiliser les données des essais passés pour améliorer les évaluations des traitements actuels.

SPORTSCausal améliore l'analyse en prenant en compte les effets de débordement dans différents domaines.

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Le méta-apprentissage utilise du texte pour de meilleures estimations des effets des traitements.

Ce travail présente des méthodes pour analyser des fonctions causales dans des données groupées complexes.

Explorer l'utilisation de marqueurs de substitution pour des décisions de traitement plus rapides dans la recherche.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la fiabilité des estimations causales dans les études de santé.

La recherche souligne l'importance d'analyser les effets des traitements qui changent au fil du temps dans les SW-CRTs.

Une nouvelle approche améliore l'étude des impacts des politiques en utilisant le contrôle synthétique.

Une nouvelle approche pour identifier l'efficacité des traitements spécifiques aux patients.

Examen des méthodes pour des attributions de traitement équitables dans les politiques et programmes.

Un aperçu des moyens efficaces d'aider ceux qui en ont besoin.

ABC3 propose une nouvelle manière de comprendre efficacement les effets causaux.