G-Computation (Formula G parametrica)
La G-computation è un metodo di inferenza causale per stimare l'effetto di un intervento o trattamento su un esito a partire da dati osservazionali. Sviluppato da James M. Robins nel 1986, fornisce un approccio parametrico alla standardizzazione che può gestire esposizioni e confondenti variabili nel tempo. Il metodo stima quale sarebbe l'esito della popolazione in diversi scenari di intervento, utilizzando modelli di esito fittati.
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Fonti
- 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 ↗
- 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 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). G-Computation (Parametric G-formula). ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/g-computation
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- Stima a Doppia Robustezza (AIPW)Inferenza causale↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ compare
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