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…