الأبحاث ضمن الموضوع : تقنيات الاستدلال السببي المتقدمة
-
تطبيق الغابات السببية على بيانات التجارب السريرية العشوائية لتحديد تأثيرات العلاج غير المتجانسة: دراسة حالة
2025 | المؤلف: Eleanor Van Vogt وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تناقش هذه الفقرة استخدام أساليب التعلم الآلي السببي غير المعلم، وبالتحديد الغابات السببية (CFs)، لتحديد تأثيرات العلاج غير المتجانسة (HTEs) في التجارب السريرية العشوائية (RCTs). غالبًا ما تعتمد الطرق التقليدية لتحليل المجموعات الفرعية على اختبار التفاعلات بين معدلات تأثير العلاج ومعدلات تعديل تأثير العلاج، مما قد لا يؤدي إلى مجموعات فرعية ذات صلة سريريًا، خاصة…
-
هل وزن الاحتمالية العكسية للرقابة هو خيار أكثر أمانًا من التحليل وفقًا للبروتوكول في التجارب السريرية؟
2024 | المؤلف: Jingyi Xuan وآخرون | المجلة: Statistical Methods in Medical Research | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في التجارب السريرية، يمكن أن يؤثر الانحراف عن استراتيجية العلاج المقصودة بشكل كبير على صحة النتائج. تقدم هذه الدراسة مفهوم الانحراف عن التدخل وتنتقد الممارسة الشائعة للتحليلات حسب البروتوكول، التي تهدف إلى تقدير تأثير العلاج الافتراضي دون مثل هذه الانحرافات. يبرز المؤلفون أن التحليلات حسب البروتوكول يمكن أن تقدم تحيزًا في الاختيار، خاصة عندما ترتبط…
-
بناء مسارات سببية لوفيات أمراض القلب والأوعية الدموية المبكرة باستخدام الرسوم البيانية الموجهة غير الدائرية مع دمج تجميع الأدلة والمعرفة الخبراء
2024 | المؤلف: Wan Shakira Rodzlan Hasani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تتناول هذه الورقة البحثية القضية الملحة لمرض القلب والأوعية الدموية (CVD) كأحد الأسباب الرئيسية للوفاة المبكرة على مستوى العالم. تنتقد نماذج التنبؤ بالوفيات الحالية المستندة إلى أطر الانحدار وتقترح منهجية محسنة تدمج الاستدلال السببي من خلال الرسوم البيانية الموجهة غير الدائرية (DAGs). يحدد المؤلفون عملية من ثلاث مراحل: (1) تطوير DAG أولي باستخدام إطار عمل…
-
قراءة وإجراء دراسات المتغيرات الآلية: دليل، مسرد، وقائمة فحص
2024 | المؤلف: Venexia Walker وآخرون | المجلة: BMJ | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في الممارسة السريرية، يعد إنشاء العلاقات السببية أمرًا أساسيًا لاتخاذ قرارات رعاية المرضى بشكل فعال. لقد ظهرت تحليل المتغيرات الآلية (IV) كطريقة قيمة لتقديم أدلة على التأثيرات السببية في البحث السريري. تُعرف المتغيرات الآلية بأنها متغيرات ترتبط بالتدخل ولكنها لا تؤثر مباشرة على النتيجة، باستثناء من خلال التدخل نفسه. تساعد هذه الطريقة في التخفيف من…
-
الانحدار اللوجستي: القيود في تقدير مقاييس الارتباط مع نتائج الصحة الثنائية
2024 | المؤلف: Lara Pinheiro-Guedes وآخرون | المجلة: Acta Médica Portuguesa | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تدرس هذه الدراسة ملاءمة نماذج الانحدار اللوجستي، والنماذج اللوغاريتمية الثنائية، ونماذج بواسون القوية لتقدير الارتباطات في الدراسات المقطعية ذات النتائج الثنائية المتكررة (انتشار > 10%). تتكون الأبحاث من دراستين: مسح وطني حول تأثير تلوث الهواء على الصحة النفسية ودراسة محلية حول وصول المهاجرين إلى خدمات الطوارئ. تكشف النتائج أن نسب الأرجحية (OR) المستمدة من الانحدار…
-
اعتبارات لاستخدام القيم المعقولة في التقييمات واسعة النطاق
2024 | المؤلف: Paul A. Jewsbury وآخرون | المجلة: Large-scale Assessments in Education | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)يتناول هذا القسم من ورقة البحث أهمية التقييمات واسعة النطاق كمصادر بيانات قيمة لإبلاغ السياسة التعليمية والممارسة. ويبرز أن مجموعات البيانات من هذه التقييمات متاحة للتحليل الثانوي، مما يسمح للباحثين بتكرار وتوسيع النتائج الحالية. ومن الميزات الرئيسية لهذه المجموعات البيانات تضمين قيم متعددة مُعَوضة للكفاءة، والتي تُعرف بالقيم المعقولة، مما يسهل استخدام طرق إحصائية تعتمد…
-
تقدير وعرض النسب المنسوبة للسكان باستخدام حزمة R: graphPAF
2024 | المؤلف: John Ferguson وآخرون | المجلة: European Journal of Epidemiology | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقدم هذه القسم graphPAF، وهو حزمة R مصممة لتقدير، واستنتاج، وتصوير النسب المنسوبة للسكان (PAF) ونسب التأثير. تدعم هذه الحزمة ليس فقط تقدير PAF القياسي ولكن أيضًا تمكّن من تحليل النسب المنسوبة عبر عوامل خطر متعددة من خلال الرسوم البيانية والمخططات النمائية. بالإضافة إلى ذلك، تستوعب حسابات التعرض المستمر، والنسب المنسوبة المحددة للمسارات، والتحليلات القائمة…
-
الزيادة السببية لمجمعات المكافآت: نمذجة تأثير العلاج المتغاير المزدوج القوي باستخدام SQL/Python وأنظمة الاستدلال في الوقت الحقيقي
2024 | المؤلف: Jennifer Amebleh وآخرون | المجلة: International Journal of Scientific Research and Modern Technology. | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تتناول هذه الورقة البحثية الأهمية المتزايدة لتقدير التأثيرات السببية بدقة على تفاعل المستخدمين، والاحتفاظ بهم، وسلوك الإنفاق في منصات تجميع المكافآت الرقمية. غالبًا ما تتجاهل الطرق التقليدية مثل اختبار A/B ونمذجة الزيادة التأثيرات العلاجية غير المتجانسة عبر شرائح المستخدمين المختلفة، مما يؤدي إلى تخصيص غير فعال للحوافز. يدعو المؤلفون إلى استخدام نمذجة الزيادة السببية، مع…
-
استخدام النماذج المشتركة للبيانات الطولية وبيانات الوقت حتى الحدث للتحقيق في التأثير السببي للعلاج الإنقاذي بعد استئصال البروستاتا
2024 | المؤلف: Dimitris Rizopoulos وآخرون | المجلة: Statistical Methods in Medical Research | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)في هذا القسم، يتناول المؤلفون القضية الحرجة المتمثلة في تحديد التوقيت المناسب واختيار المرضى لبدء العلاجات الإنقاذية لدى مرضى سرطان البروستاتا بعد استئصال البروستاتا، بناءً على مستويات مستضد البروستاتا الخاص (PSA). يبرزون أهمية مراقبة مستويات PSA لتحديد الانتكاس والانتشار، وضرورة موازنة فوائد العلاجات الإنقاذية مقابل آثارها الجانبية المحتملة لتجنب العلاج المفرط. باستخدام بيانات من سجل…
-
قيمة التعلم الآلي المضافة لاستنتاج الأسباب: أدلة من دراسات تمت مراجعتها
2024 | المؤلف: Anna Baiardi وآخرون | المجلة: Econometrics Journal | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تتناول ورقة البحث دمج طرق التعلم الآلي (ML) في الاستدلال السببي ضمن الاقتصاد التجريبي، مع تسليط الضوء على عدم الاستفادة الكافية من هذه التقنيات المتقدمة في الأدبيات الحالية. يعيد المؤلفون زيارة الدراسات التجريبية الرئيسية باستخدام طرق مثل التعلم الآلي المزدوج (DML) وغابات السببية لإظهار كيف يمكن أن تعزز هذه الأساليب التحليلات الاقتصادية التقليدية، لا سيما…
