Запис о доказима методе

Sensitivity Analysis for Unmeasured Confounding

Sensitivity analysis for hidden bias is a family of methods that quantify how strongly an unmeasured confounder would have to operate before it could overturn a causal conclusion drawn from observational data. It was crystallised by Paul Rosenbaum's sensitivity bounds (2002) and extended by VanderWeele and Ding's E-value (2017).

Sources recorded, not reviewed

Изворни запис

Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.

Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value)

Таксономски запис методе · regression-model / causal-inference

Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. · ISBN 978-0387989679
VanderWeele, T. J. & Ding, P. (2017). Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value. Annals of Internal Medicine, 167(4), 268-274. · DOI 10.7326/M16-2607

Отвори пуну методу

Куроване тврдње

Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.

Још увек нема курованих тврдњи

Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.

Сродне методе

Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.

Same method familyFrontdoor Adjustmentmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLocal Average Treatment Effectmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPlacebo Testsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoPropensity Score Matchingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyTwo-Stage Least Squares (2SLS)machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.