Comparing Double Machine Learning and Propensity Score Methods for Causal Inference in Lung Function Decline
Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) significantly impacts lung function, particularly as measured by Forced Expiratory Volume in 1 second (FEV₁). Estimating the causal effects of smoking cessation programs on FEV₁ decline is crucial for improving treatment strategies. Propensity Score (PS) analysis mitigates confounding in observational studies by leveraging machine learning models to enhance causal effect estimation. This study applies PS analysis to assess the impact of smoking interventions, demonstrating how using machine learning methods to estimate the PS improves confounding control and strengthens causal inference. These insights contribute to more accurate evaluations of lung function decline and inform targeted intervention strategies.
Comparaison des méthodes d'apprentissage automatique double et de score de propension pour l'inférence causale dans le déclin de la fonction pulmonaire
La bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) a un impact significatif sur la fonction pulmonaire, notamment telle que mesurée par le volume expiratoire forcé en une seconde (VEMS₁). L'estimation des effets causaux des programmes de sevrage tabagique sur le déclin du VEMS₁ est cruciale pour améliorer les stratégies de traitement. L'analyse du score de propension (SP) atténue la confusion dans les études d'observation en tirant parti de modèles d'apprentissage automatique pour améliorer l'estimation de l'effet causal. Cette étude applique l'analyse du score de propension à l'évaluation de l'impact des interventions contre le tabagisme, en démontrant comment l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique pour estimer le SP améliore le contrôle des facteurs de confusion et renforce l'inférence causale. Ces connaissances contribuent à des évaluations plus précises du déclin de la fonction pulmonaire et à des stratégies d'intervention ciblées.
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Anglais
Langue des supports visuels
Anglais