Ponderación Dinámica por Probabilidad Inversa

La Ponderación Dinámica por Probabilidad Inversa (Dynamic IPW) estima el efecto causal de una secuencia de tratamiento que varía en el tiempo reponderando los datos observados para imitar un ensayo aleatorizado hipotético. Desarrollada por Robins y colegas en el contexto de los modelos estructurales marginales, aborda el desafío de que, en entornos longitudinales, el tratamiento pasado afecta a los covariables futuros, que a su vez afectan al tratamiento futuro — un bucle de retroalimentación que la regresión estándar no puede desenredar.