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【2h】

Estimating the causal effect of treatment in observational studies with survival time end points and unmeasured confounding

机译：估算生存时间终点和未测量混淆的观察研究中治疗的因果效应

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Jaeun Choi; A. James OMalley;
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年度 2016
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1. Estimating the causal effect of treatment in observational studies with survival time end points and unmeasured confounding [J] . Jaeun Choi, A. James OMalley Journal of the royal statistical society . 2017,第PTa1期

机译：用生存时间终点和无法衡量的混淆估计观察研究中治疗的因果关系
2. How unmeasured confounding in a competing risks setting can affect treatment effect estimates in observational studies [J] . Michael Andrew Barrowman, Niels Peek, Mark Lambie, BMC Medical Research Methodology . 2019,第1期

机译：在竞争性风险环境中无法衡量的混淆如何影响观察研究中的治疗效果估计
3. How to control for unmeasured confounding in an observational time-to-event study with exposure incidence information: the treatment choice Cox model [J] . Troendle James, Leifer Eric, Zhang Zhiwei, Statistics in medicine . 2017,第23期

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4. Time Series Deconfounder: Estimating Treatment Effects over Time in the Presence of Hidden Confounders [C] . Ioana Bica, Ahmed M. Alaa, Mihaela van der Schaar International Conference on Machine Learning . 2021

机译：时间序列DeconFounder：在隐藏混乱的存在下估算治疗效果随着时间的推移
5. Survival time from diagnosis of candidemia: An application of survival methods for epidemiology to the Mycoses Study Group multi-center observational study of hospitalized patients with candidemia. [D] . Thompson, Nicola D. 2005

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6. Estimating the Causal Effect of Treatment in Observational Studies with Survival Time Endpoints and Unmeasured Confounding [O] . Jaeun Choi, A. James OMalley -1

机译：估计生存时间终点和无法衡量的混淆的观察性研究中治疗的因果关系
7. How unmeasured confounding in a competing risks setting can affect treatment effect estimates in observational studies [O] . Michael Andrew Barrowman, Niels Peek, Mark Lambie, 2019

机译：在竞争风险环境中的混淆是如何影响观察研究中的治疗效果估算

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