Parametric g-Formula
The parametric g-formula is the estimator James Robins introduced in 1986 to recover the causal effect of a time-varying exposure when time-varying confounders are themselves affected by past exposure — a setting where standard regression adjustment is guaranteed to give the wrong answer. Rather than conditioning on the troublesome confounders directly, the g-formula reconstructs the entire counterfactual world: it parametrically estimates how confounders and the outcome evolve over time, then Monte-Carlo simulates what would have happened to the population under a hypothetical exposure regime such as 'always exposed' versus 'never exposed.' Keil and colleagues' 2014 worked tutorial for time-to-event data made the algorithm concrete for epidemiologists. In social epidemiology it is the workhorse for questions like the cumulative effect of sustained neighborhood deprivation, employment, or income trajectories on health, where mediators and confounders are tangled across time.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period—application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. · DOI 10.1016/0270-0255(86)90088-6
- Keil, A. P., Edwards, J. K., Richardson, D. B., Naimi, A. I., & Cole, S. R. (2014). The parametric g-formula for time-to-event data: intuition and a worked example. Epidemiology, 25(6), 889-897. · DOI 10.1097/EDE.0000000000000160
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.