Detalles de la búsqueda
1.
Analyses of 'change scores' do not estimate causal effects in observational data.
Int J Epidemiol
; 51(5): 1604-1615, 2022 10 13.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34100077
2.
Adjustment for energy intake in nutritional research: a causal inference perspective.
Am J Clin Nutr
; 115(1): 189-198, 2022 01 11.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34313676
3.
Estimating the effects of lockdown timing on COVID-19 cases and deaths in England: A counterfactual modelling study.
PLoS One
; 17(4): e0263432, 2022.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-35421094
4.
Reflection on modern methods: generalized linear models for prognosis and intervention-theory, practice and implications for machine learning.
Int J Epidemiol
; 49(6): 2074-2082, 2021 01 23.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32380551
5.
Use of directed acyclic graphs (DAGs) to identify confounders in applied health research: review and recommendations.
Int J Epidemiol
; 50(2): 620-632, 2021 05 17.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33330936
6.
A causal inference perspective on the analysis of compositional data.
Int J Epidemiol
; 49(4): 1307-1313, 2020 08 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-32154892
7.
Time to reality check the promises of machine learning-powered precision medicine.
Lancet Digit Health
; 2(12): e677-e680, 2020 12.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-33328030
8.
DAG-informed regression modelling, agent-based modelling and microsimulation modelling: a critical comparison of methods for causal inference.
Int J Epidemiol
; 48(1): 243-253, 2019 02 01.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30520989
9.
Reply to WC Willett et al.
Am J Clin Nutr
; 116(2): 609-610, 2022 08 04.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-35731696
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