Ponderação Dinâmica por Probabilidade Inversa

A Ponderação Dinâmica por Probabilidade Inversa (Dynamic IPW) estima o efeito causal de uma sequência de tratamento que varia no tempo, reponderando os dados observados para mimetizar um ensaio randomizado hipotético. Desenvolvida por Robins e colegas no contexto de modelos estruturais marginais, ela lida com o desafio de que, em cenários longitudinais, tratamentos passados afetam covariáveis futuras, que por sua vez afetam tratamentos futuros — um ciclo de retroalimentação que a regressão padrão não consegue desvendar.