Simulation of synthetic health records for assessment of causal inference methods for vaccine efficacy
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि विभिन्न कन्फाउंडिंग (confounding) परिदृश्यों को सिम्युलेट करने के लिए मार्जिनल स्ट्रक्चरल मॉडल्स का उपयोग करके EAVE-II प्लेटफॉर्म से उत्पन्न लो-फिडेलिटी सिंथेटिक डेटासेट, वैक्सीन प्रभावकारिता मूल्यांकन के लिए कॉज़ल इन्फरेंस (causal inference) विधियों को प्रभावी ढंग से मान्य कर सकते हैं, विशेष रूप से यह दर्शाते हुए कि मजबूत कन्फाउंडिंग के तहत वास्तविक कॉज़ल पैरामीटर्स को पुनः प्राप्त करने के लिए इनवर्स प्रोबेबिलिटी ऑफ ट्रीटमेंट वेटिंग (inverse probability of treatment weighting) आवश्यक है।