Regression modelCausal

Calcul G (formule G paramétrique)

Le calcul G est une méthode d'inférence causale permettant d'estimer l'effet d'une intervention ou d'un traitement sur un résultat à partir de données observationnelles. Développée par James M. Robins en 1986, elle offre une approche paramétrique de la standardisation capable de gérer les expositions et les facteurs de confusion variant dans le temps. La méthode estime quel serait le résultat au niveau de la population sous différents scénarios d'intervention en utilisant des modèles de résultats ajustés.

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Sources

  1. Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with sustained exposure periods: application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6
  2. Taubman, S. L., Robins, J. M., Mittleman, M. A., & Hernán, M. A. (2009). Intervening on risk factors for coronary heart disease: an application of the parametric g-formula. International Journal of Epidemiology, 38(6), 1599-1611. DOI: 10.1093/ije/dyp192
  3. Ahern, J., Hubbard, A., & Galea, S. (2009). Estimating the effects of potential public health interventions on population disease burden: a step-by-step illustration of causal inference methods. American Journal of Epidemiology, 169(9), 1140-1147. DOI: 10.1093/aje/kwp015

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). G-Computation (Parametric G-formula). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/g-computation

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ScholarGateG-Computation (G-Computation (Parametric G-formula)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/g-computation · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026