يتناول القسم الاستخدام المتزايد لتباين المؤشرات الصحية داخل الأفراد بمرور الوقت لتقييم تقدم المرض. الإحصائيات التقليدية، مثل الانحرافات المعيارية الفردية، تفشل في التقاط التغيرات الزمنية بشكل كافٍ ويمكن أن تؤدي إلى تخفيف الانحدار عند استخدامها كمتغيرات مصاحبة في نماذج الانحدار الزمنية. لمعالجة هذه القيود، يقترح المؤلفون نموذجًا مشتركًا يربط نتائج الوقت للحدث مع علامات طولية…

تناقش هذه القسم أهمية نماذج الأمراض في تقييم آثار العلاجات والتدخلات والسياسات العامة، مع التأكيد على ضرورة المعايرة الدقيقة وقياس عدم اليقين في توقعات النماذج. التحدي الرئيسي المحدد هو عدم التعرف، حيث تؤدي مجموعات متعددة من المعلمات إلى نتائج متطابقة، مما يعقد تقييم التدخلات السياسية مثل الفحص والتطعيم. تقترح الدراسة إطارًا بايزيًا كحل قوي لمعايرة…

تقدم هذه القسم نظرة عامة على تقدير الاحتمالية القصوى المستهدفة (TMLE)، وهو إطار قوي لتقدير التأثيرات السببية يتطلب نمذجة كل من متغيرات التعرض والنتيجة. يتميز TMLE بخصائصه المزدوجة القوية، مما يعني أنه يمكن الحصول على تقديرات صحيحة إذا تم تحديد نموذج واحد على الأقل بشكل صحيح. يدعم الإطار نمذجة مرنة من خلال تقنيات التعلم الآلي،…

في التجارب غير السلبية (NI)، تنشأ مخاوف كبيرة من عدم الالتزام، مما يمكن أن يؤدي إلى تشابه مصطنع بين أذرع العلاج بسبب سوء إجراء الدراسة. قد تكون تحليلات النية للعلاج التقليدية متحفظة بشكل مفرط في هذه السيناريوهات، مما يدفع إلى توصيات لتحليلات وفقًا للبروتوكول. ومع ذلك، غالبًا ما تتجاهل هذه التوصيات إطار التقديرات والانحيازات المحتملة…

تقوم هذه الدراسة بمقارنة منهجيات ضبط المعلمات الفائقة المختلفة لنماذج التنبؤ السريرية بشكل منهجي، مع التركيز بشكل خاص على طرق Ridge وLasso وElastic Net وRandom Forest. تركز التقييمات على مقاييس الأداء التنبؤي خارج العينة، بما في ذلك التمييز، والمعايرة، وخطأ التنبؤ العام، باستخدام بيانات منخفضة الأبعاد. من خلال محاكاة واسعة، تفحص الأبحاث كيف تؤثر حجم…