A comparison of treatment effects estimators using a structural model of AMI treatment choices and severity of illness information from hospital charts
利用心肌梗死治疗选择结构模型与病历信息比较处理效应估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接比较处理效应匹配估计量，并通过估计医院和治疗选择结构模型构建已知效应的模拟基准。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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利用心肌梗死治疗选择结构模型与病历信息比较处理效应估计量
- 研究问题
- 缺少实验数据时，如何评估匹配估计量恢复处理效应的能力，尤其是患者个体异质性信息是否影响估计表现？
- 方法与思路
- 作者用病历异质性信息估计心肌梗死患者医院与导管治疗选择的结构模型，再生成处理效应已知的模拟数据比较匹配方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称加入个体异质性控制后匹配估计表现较好，缺少这些信息时表现较差，并提出无实验数据时的评估途径。
- 阅读关注点
- 应核对结构模型的识别与拟合、模拟处理效应的定义、异质性控制的增补方式，以及各匹配估计量的评价指标。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，这些表现依赖估计结构模型生成的数据；其外部有效性与具体误差幅度未说明。
原文摘要
We compare the performance of various matching estimators using a novel approach that is feasible in the absence of experimental data. We estimate a structural model of hospital choices and catheterization for Medicare heart attack victims using hospital chart data on patient heterogeneity. With the estimated structural parameters, we simulate data for which the treatment effect is known. We find that as measures of individual heterogeneity are added to the controls, matching estimators perform well. However, the estimators do a poor job recovering the true treatment effect when measures of individual heterogeneity are unavailable. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.