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Métodos para medir efeitos de tratamento em diferentes grupos e períodos de tempo.

Um jeito novo de analisar os efeitos das políticas na duração de eventos usando taxas de risco.

Investigando os efeitos do tratamento e suas variações entre diferentes populações usando abordagens inovadoras.

Um olhar sobre métodos para estimar efeitos de tratamento usando dados do mundo real.

Um novo modelo traz esperanças para terapias de câncer personalizadas.

Usando métodos bayesianos pra melhorar as estimativas de efeito dos tratamentos em pesquisas médicas.

Esse artigo explora uma nova abordagem pra avaliar o impacto do tratamento considerando fatores que mudam.

Usar controles externos pode melhorar as estimativas do efeito do tratamento em ensaios clínicos.

Um esquema pra estimar melhor os efeitos do tratamento em experimentos randomizados em clusters pareados.

Esse método ajuda a identificar os grupos que respondem melhor aos tratamentos.

Um framework pra melhorar a análise de testes A/B simultâneos com usuários compartilhados.

Analisando métodos para estimar efeitos de tratamento com dados ausentes em registros eletrônicos de saúde.

aBCF permite uma melhor avaliação das intervenções entre indivíduos e grupos.

Uma nova abordagem para alocação de recursos em programas sociais prioriza as necessidades e a avaliação.

Um método pra analisar os efeitos do tratamento em pacientes usando dados existentes.

Novos métodos melhoram as estimativas dos efeitos do tratamento em subgrupos de ensaios clínicos.

Uma nova maneira de melhorar os sistemas de recomendação entendendo as escolhas dos usuários.

Esse texto explora métodos pra avaliar os efeitos de políticas ao longo do tempo.

Novos algoritmos ajudam a proteger os dados dos participantes enquanto estimam os efeitos do tratamento.

GeoMatching melhora as estimativas de efeito do tratamento considerando a geometria dos dados.

Esse artigo fala sobre métodos para lidar com erro de medição na análise de dados econômicos complexos.

Uma nova forma de estimar os efeitos do tratamento levando em conta as influências sociais.

Usando dados de trials passados pra melhorar as avaliações de tratamento atuais.

O SPORTSCausal melhora a análise ao lidar com os efeitos de transbordamento em várias áreas.

Um estudo sobre como usar métodos de calibração para melhorar a inferência causal em aprendizado de máquina.

Meta-aprendizagem usa texto pra melhorar as estimativas de efeito do tratamento.

Esse trabalho apresenta métodos para analisar funções causais em dados clusterizados complexos.

Explorando o uso de marcadores substitutos pra decisões de tratamento mais rápidas na pesquisa.

Um novo método tem como objetivo aumentar a confiabilidade das estimativas causais em estudos de saúde.

A pesquisa destaca a importância de analisar como os efeitos dos tratamentos mudam ao longo do tempo em SW-CRTs.

Uma abordagem nova melhora o estudo dos impactos de políticas usando controle sintético.

Uma nova abordagem pra identificar a eficácia do tratamento específico pra cada paciente.

Analisando métodos para atribuições de tratamento justo em políticas e programas.

Um olhar sobre maneiras eficazes de ajudar quem precisa.

A ABC3 oferece um jeito novo de entender eficientemente os efeitos causais.