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Making unbiased estimates of treatment effect using observational data in uncommon disease. The scleroderma-pulmonary hypertension model.
使用罕见疾病的观察数据对治疗效果进行公正的估计。
基本信息
- 批准号：213305
- 负责人：
- 金额：$ 12.57万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Fellowship Programs
- 财政年份：2010
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2010-09-01 至 2013-09-01
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Studies of uncommon diseases are challenged by small numbers of patients available for recruitment, and studies are often too small to detect important treatment effects. The Bayesian paradigm allows us to draw inferences with the data at hand, and has th
罕见疾病的研究受到可供招募的患者数量少的挑战，并且研究通常太小而无法检测重要的治疗效果。贝叶斯范式允许我们用手头的数据进行推论，
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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Johnson Sindhu R其他文献
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{{ truncateString('Johnson Sindhu R', 18)}}的其他基金
Making more valid estimates of treatment effect using observational data in uncommon disease. The scleroderma-lung transplant model.
使用罕见疾病的观察数据对治疗效果进行更有效的估计。
- 批准号：
340665 - 财政年份：2015
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Salary Programs
Systemic sclerosis subset criteria research planning meeting
系统性硬化症子集标准研究规划会议
- 批准号：
314803 - 财政年份：2014
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Miscellaneous Programs
Improving the validity of treatment effect estimates from observational data of uncommon diseases. The scleroderma lung transplant survival model.
提高罕见疾病观察数据治疗效果估计的有效性。
- 批准号：
281447 - 财政年份：2013
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Operating Grants
Making Unbiased Estimates of Treatment Effect in Uncommon Disease. The Scleroderma Model
对罕见疾病的治疗效果做出公正的估计。
- 批准号：
294967 - 财政年份：2013
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Salary Programs
Effect of Warfarin On Survival In Scleroderma-Associated and Idiopathic Pulmonary Arterial Hypertension. A Bayesian Approach to Evaluating Treatment In Uncommon Disease
华法林对硬皮病相关和特发性肺动脉高压患者生存的影响。
- 批准号：
240878 - 财政年份：2011
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
相似海外基金
The Socioecology of Sexual Minority Stigma: Data Harmonization to Address Confounding Bias and Investigate Cross-Level MentalHealth Effects
性少数耻辱的社会生态学：数据协调以解决混杂偏见并调查跨层面的心理健康影响
- 批准号：
10728261 - 财政年份：2023
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Enhancing SPACE, an innovative python package to account for spatial confounding used to estimate climate-sensitive events among older Medicare
增强 SPACE，这是一个创新的 Python 包，用于解决空间混杂问题，用于估计旧医疗保险中的气候敏感事件
- 批准号：
10839707 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Generalization of LiNGAM for confounding
LiNGAM 的混杂推广
- 批准号：
22K11931 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Double machine learning methods for estimating causal treatment effects on cancer survival outcomes in the presence of high-dimensional confounding
双机器学习方法，用于估计高维混杂情况下因果治疗对癌症生存结果的影响
- 批准号：
2580713 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Studentship
SCH: Tackling Progressive Disease - Learning from Longitudinal Observational Clinical Data in the Presence of Noise and Confounding
SCH：应对进展性疾病 - 在存在噪声和混杂因素的情况下从纵向观察临床数据中学习
- 批准号：
2124127 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Standard Grant
Longitudinal Propensity Score Matching to Estimate Causal Effects in the Presence of Time-Varying Confounding
在存在时变混杂的情况下，使用纵向倾向得分匹配来估计因果效应
- 批准号：
519531-2018 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Postgraduate Scholarships - Doctoral
Novel Designs and Methods to Remove Hidden Confounding Bias in Health Sciences
消除健康科学中隐藏的混杂偏差的新颖设计和方法
- 批准号：
10447817 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Novel Designs and Methods to Remove Hidden Confounding Bias in Health Sciences
消除健康科学中隐藏的混杂偏差的新颖设计和方法
- 批准号：
10678962 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Novel Designs and Methods to Remove Hidden Confounding Bias in Health Sciences
消除健康科学中隐藏的混杂偏差的新颖设计和方法
- 批准号：
10159821 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
Annotation and reduction of confounding factors within the Differential Expression Enrichment Tool
差异表达富集工具中混杂因素的注释和减少
- 批准号：
551100-2020 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 12.57万 - 项目类别：
University Undergraduate Student Research Awards