Articoli più recenti per Effetti del trattamento

Metodi per misurare gli effetti del trattamento tra gruppi diversi e nel tempo.

Un metodo nuovo per esaminare gli effetti delle politiche sulla durata degli eventi usando i tassi di rischio.

Indagare gli effetti dei trattamenti e le loro variazioni tra popolazioni diverse usando approcci innovativi.

Uno sguardo ai metodi per stimare gli effetti del trattamento usando dati del mondo reale.

Un nuovo modello offre speranze per terapie oncologiche personalizzate.

Usare metodi bayesiani per migliorare le stime degli effetti dei trattamenti nella ricerca medica.

Quest'articolo esplora un nuovo approccio per valutare l'impatto del trattamento considerando i fattori che cambiano.

Usare controlli esterni può migliorare le stime degli effetti del trattamento negli studi clinici.

Un approccio per stimare meglio gli effetti del trattamento in esperimenti randomizzati a cluster abbinati.

Questo metodo aiuta a individuare i gruppi che rispondono meglio ai trattamenti.

Un framework per migliorare l'analisi dei test A/B simultanei utilizzando utenti condivisi.

Esaminando metodi per stimare gli effetti del trattamento con dati mancanti nei registri sanitari elettronici.

aBCF permette una valutazione migliore degli interventi tra individui e gruppi.

Un nuovo approccio per l'allocazione delle risorse nei programmi sociali dà priorità ai bisogni e alla valutazione.

Un metodo per analizzare gli effetti del trattamento sui pazienti usando dati già esistenti.

Nuovi metodi migliorano le stime degli effetti del trattamento nei sottogruppi delle sperimentazioni cliniche.

Uno sguardo nuovo su come migliorare i sistemi di raccomandazione capendo le scelte degli utenti.

Questo documento esplora metodi per valutare gli effetti delle politiche nel tempo.

Nuovi algoritmi aiutano a proteggere i dati dei partecipanti mentre stimano gli effetti del trattamento.

GeoMatching migliora le stime degli effetti del trattamento considerando la geometria dei dati.

Questo documento parla dei metodi per affrontare l'errore di misurazione nell'analisi dei dati economici complessi.

Un nuovo approccio per stimare gli effetti del trattamento tenendo conto delle influenze sociali.

Usare i dati delle prove passate per migliorare le valutazioni dei trattamenti attuali.

SPORTSCausal migliora l'analisi affrontando gli effetti di spillover in vari settori.

Uno studio sull'uso dei metodi di calibrazione per migliorare l'inferenza causale nel machine learning.

Il meta-apprendimento sfrutta il testo per avere stime migliori sugli effetti dei trattamenti.

Questo lavoro presenta metodi per analizzare funzioni causali in dati complessi a grappolo.

Esplorare l'uso di marcatori surrogati per decisioni di trattamento più veloci nella ricerca.

Un nuovo metodo punta a migliorare l'affidabilità delle stime causali negli studi sulla salute.

La ricerca sottolinea l'importanza di analizzare i cambiamenti negli effetti dei trattamenti nel tempo nei SW-CRT.

Un approccio fresco migliora lo studio degli impatti delle politiche usando il controllo sintetico.

Un nuovo modo per identificare l'efficacia del trattamento specifico per ogni paziente.

Esaminando metodi per assegnazioni di trattamento equo in politiche e programmi.

Uno sguardo a modi efficaci per aiutare chi ha bisogno.

ABC3 offre un nuovo modo per capire in modo efficiente gli effetti causali.