en en en en en es en en en en en en it en en en en en it nl it it it it it it it it it it it it it ceb it it it fr it it it it it it it it de it it it it it it it it it it it de it it it it es en en it it it it it it it it it it it de it it es it it it de it it it it it it it it it it it de it de it de it it it es it es it it it en en en en en da en fr eo eo eo it es eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo es eo eo eo en eo eo es eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo eo en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en en it en en en zh en ru en ru en en en es en en es es es en en en en en en en
Esperanto subtitle for Propensity Scores: How and Why they are Used in Clinical Research | subtitlesdownloader.com
Tags: medicine, news, epidemiology, science, skepticism, perry wilson, methods man, propensity, score, propensity score, statistics, explainer, deep dive, medpage, stats, confounding, adjustment, multivariable
Hodiaŭ ni tuj elsekigi statistika temo anstataŭ medicina studo.
Kiel petita de ĉi tiu tre nescienca twitter balotenketo - ni parolas propensión poentarojn.
Kio formo de statistika magio povas preni observa studo kaj turni ĝin en hazardigitaj
La magio de wishful pensado.
Mi jam fariĝis iom skeptikaj propensión partituroj nelonge, sed, plena malkaŝo, Mi engaĝita
en iu propensión partituro trafa en mia juneco: La problemo ke propensión partituroj provi
solvi estas ĉieesta en medicina esplorado.
Vi deziras scii se ekspozicio kaŭzas certan rezulton, sed ĉiuj vi devas estas observa
Kiel ekzemplo, ni diru vi volas scii se mariĥuano uzo kondukas al depresio.
La krudaj datumoj montras klaran asocion.
Homoj kiuj fumas poto estas pli verŝajna por iĝi deprimita.
Sed via skeptikaj cerboj devas esti scivolante: "atendu duan - eble homoj kun certa
trajtojn kiuj kondukas al depresio povus decidi uzi mariĥuano ".
La krudaj pruvo povus esti sufiĉe bona por via loka senatano, sed ne por ni.
Nun, ni povas identigi ĉiaj faktoroj kiuj asocias kun poto fumado - aferoj
kiuj tuŝas vian propensión fumi poto.
Estante vira, estante blanka, kaj fumis tabakon estis ĉiuj forte asociita kun poto uzo
en ĉi tiu studo, kiu, de iuj koincido, traktas la tre temo ni diskutis.
Nun, ni povus alĝustigi por ĉiuj el tiuj faktoroj.
Tio estas norma praktiko - sed ekzistas kosto.
Ĉiu variablo vin ĝustigi por ĝi, viaj efiko takso malpli precizaj - la konfido intervaloj
ĉirkaŭ via takso plilarĝigi.
Mi simulitaj iuj datumoj rigardante la rilaton inter poto uzon kaj depresio, supozante
belaj grandaj krudaj efiko grandeco.
Mi ankaŭ simulita 100 variabloj kiuj estas ligitaj kun poto uzo, sed ne depresio.
Kiel vi povas vidi, kiel mi alĝustigi por pli kaj pli da de tiuj variabloj, mia takso de mariĥuano la
ligilo al depresio ricevas malpli kaj malpli preciza.
Kaj tiu problemo ricevas pli granda la pli malgranda la studo estas.
Fine, la konfido intervaloj estas tiel larĝa, ke vi tute ne scias kio okazas
plu, kaj vi pafis vin en la piedo kun via imago statistikoj.
Bone, do anstataŭ multivariable retuŝo, vi konstruos propensión partituro.
Al propensión partituro estas sola nombro kiu integras ĉiujn faktorojn asociita kun
Ĝi permesas nin preni tiujn 100 variabloj, kaj condensan ilin en ununura variablo kiu
donas la probablo ke vi estas poto-fumanto.
Ni povas uzi tiun sola variablo por eviti pagi la statistika prezo de ĝustigi por 100
Nun ni povas simple alĝustigi por unu.
Aŭ, oni povas trovi homojn kun similaj propensión partituroj, kaj kongruas ilin kune.
Prenu Paul kaj Judy tie.
Nia modelo povus diri ke ambaux havas 30% ŝancon esti poton fumanto surbaze
nia grandega 100-varia modelo.
Nun, en aktualeco, nia modelo ne estas perfekta.
Paul faras fumon Pot, kaj Judi ne.
Sed, averaĝe, oni dividas totala risko por poto fumado - tial ili havas la
Estas kiel ili ambaŭ en hazardigitaj proceso kaj unu got asignita fumi poto dum la
aliaj got asignita al enuigaj maljunaj kutima zorgo.
Ni povas kompari iliajn rezultojn akiri pli justa takso de la vera efiko de poto sur
Nu, tio estas la ideo almenaŭ.
Propensión-poentaro propagandantoj argumentus tio preskaŭ kiel randomigitaj juĝo - ĉiuj
la covariates fini estante la sama krom la traktado.
Kompreneble, vere ĉiuj mezuris covariates fini la sama.
Kaj fidu min, ĝi estas la unmeasured covariates ke revenos mordi vin.
La alia afero atentigi estas ke propensión-poentaro trafaj nur tiel bona kiel via kapablo
antaŭdiri ĉu la individua elmontros aŭ ne.
Se via prognoza modelo estas senutila, trafaj estas senutila.
Kaj paradokse, se via prognozo modelo estas tro bona, propensión trafaj ne
Imagu vi povas perfekte antaŭdiri kiuj estos poto fumanto kaj kiu ne volas.
Nu, do ne estas iu ajn kongruas.
La tuta popolo vi antaŭdiri fumo poto faras fumon poto do estas neniu komparo grupo.
Kaj mi kredas ke tio estas la afero, kiun ĝenas min plej.
Jen statistika tekniko kiu dependas de bona, sed ne great- modelo-konstruaĵo.
Kaj tio nur frotas mi la malĝusta vojo intuicie.
Vi esence ŝajnigi ke, ĉar vi jam konsistigis ĉio kondukas
al poto, ĉiu kio restas estas hazardaj.
Sed estas iu elekto en la vivo vere hazarda?
Yup - propensión partituroj konduki al ekzisteca krizojn.
En la fino, Mi venis ĉirkaŭe al du konkludoj.
Unue, mi ne konvinkis propensión partituro teknikoj proponi vin multe pli ol multivariable
retuŝo, krom en certaj situacioj kie similas iom kiel trompado.
Kaj dua, hazardigitaj provoj similas New Haven pizza.
Ni povas provi ĉiuj ni volas proksimigi ilin, sed nenio estas vere same bona.
Get more medical news analysis at http://www.medpagetoday.com or http://www.methodsman.com
Today we're going to dissect a statistical topic rather than a medical study. As requested by this highly unscientific twitter poll – let's talk propensity scores.
What form of statistical magic can take an observational study and turn it into a randomized trial? The magic of wishful thinking.
I’ve become a bit skeptical about propensity scores of late, but, full disclosure, I engaged in some propensity score matching in my youth:
The problem that propensity scores try to solve is ubiquitous in medical research. You want to know if an exposure causes a certain outcome, but all you have is observational data. As an example, let’s say you want to know if marijuana use leads to depression.
The raw data shows a clear association. People who smoke pot are more likely to become depressed.
But your skeptical brains must be wondering: "wait a second – maybe people with certain traits that lead to depression might decide to use marijuana". The raw evidence might be good enough for your local Senator, but not for us.
Now, we can identify all sorts of factors that are associated with pot smoking – things that affect your propensity to smoke pot. Being male, being white, and smoking tobacco were all strongly associated with pot use in this study, which, by some coincidence, addresses the very issue we're discussing.
Now, we could adjust for all of those factors. That’s a standard practice - but there is a cost. Each variable you adjust for makes your effect estimate less precise – the confidence intervals around your estimate widen.
I simulated some data looking at the relationship between pot use and depression, assuming a pretty large raw effect size.
I also simulated 100 variables that are linked with pot use, but not depression. As you can see, as I adjust for more and more of those variables, my estimate of marijuana's link to depression gets less and less precise. And this problem gets bigger the smaller the study is.
Eventually, the confidence intervals are so wide that you have no idea what’s going on, and you’ve shot yourself in the foot with your fancy statistics.
Ok, so instead of multivariable adjustment, you build a propensity score. A propensity score is a single number that integrates all the factors associated with exposure. It allows us to take those 100 variables, and condense them into a single variable that gives the probability that you are a pot-smoker. We can use that single variable to avoid paying the statistical price of adjusting for 100 things. Now we can just adjust for one.
Or, we can find people with similar propensity scores, and match them together.
Take Paul and Judy here. Our model might say that both of them have a 30% chance of being a pot smoker based on our huge 100-variable model.
Now, in actuality, our model isn't perfect. Paul does smoke Pot, and Judy does not.
But, on average, they share an overall risk for pot smoking – that's why they have the same propensity score. It's like they were both in a randomized trial and one got assigned to smoke pot while the other got assigned to boring old usual care. We can compare their outcomes to get a more fair estimate of the true effect of pot on depression.
Well, that’s the idea at least. Propensity-score proponents would argue this is almost like a randomized trial – all the covariates end up being the same except the treatment.
Of course, really all the measured covariates end up the same. And trust me, it’s the unmeasured covariates that come back to bite you.
The other thing to point out is that propensity-score matching is only as good as your ability to predict whether the individual will be exposed or not. If your predictive model is useless, matching is useless.
And paradoxically, if your prediction model is too good, propensity matching doesn’t work either. Imagine you can perfectly predict who will be a pot smoker and who won’t. Well, then there isn’t anyone to match. All the people you predict smoke pot do smoke pot so there is no comparison group.
And I think that’s the thing that bothers me most. This is a statistical technique that depends on good, but not great- model-building. And that just rubs me the wrong way intuitively. You're essentially pretending that, since you've accounted for everything that leads to pot, all that is left is random. But is any choice in life truly random? Yup – propensity scores lead to existential crises.
In the end, I've come around to two conclusions. First, I'm not convinced propensity score techniques offer you much more than multivariable adjustment, except in certain situations where it seems a little like cheating.
And second, randomized trials are like New Haven pizza. We can try all we want to approximate them, but nothing is really as good.
Who won the Thomann X-Mas Song Contest 2015?
Elaine Treharne, "When is a Book not a Book?"
Israel Won't Negotiate With Prisoners
What Really Happens in Israeli Prisons
Cortometraje RARA AVIS / Short film RARE BIRD (2013)
Nando’s Menu Hacks You Didn’t Know Existed
Doris Day - Shaking the Blues Away - Love Me or Leave Me (1955) - Classic Movies - Cine Clásico
Los PePes y El Final de El Cartel de Medellin
Brotherhood of Eternal Love LSD supplier Nick Sand
© 2016 SubtitlesDownloader.com, Inc.