Simulation of synthetic health records for assessment of causal inference methods for vaccine efficacy
Diese Arbeit zeigt auf, dass synthetische Datensätze mit geringer Fidelität, die unter Verwendung der EAVE-II-Plattform mittels marginaler Strukturmodelle zur Simulation verschiedener Confounding-Szenarien generiert wurden, kausale Inferenzmethoden zur Bewertung der Impfeffektivität effektiv validieren können, wobei insbesondere aufgezeigt wird, dass die Gewichtung nach der inversen Wahrscheinlichkeit der Behandlung notwendig ist, um die wahren kausalen Parameter unter starkem Confounding wiederherzustellen.