预印本前沿

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Bayesian Counterfactual Prediction Models for HIV Care Retention with Incomplete Outcome and Covariate Information

Arman Oganisian · Joseph Hogan · Edwin Sang · Allison DeLong · Ben Mosong 等 7 位作者首次提交 2024-10-29 · 修订 2024-10-29 · v1arXiv预印本

结局与协变量信息不完整时 HIV 照护留存的贝叶斯反事实预测AI 解读

Like many chronic diseases, human immunodeficiency virus (HIV) is managed over time at regular clinic visits. At each visit, patient features are assessed, treatments are prescribed, and a subsequent visit is scheduled. There is a need for data-driven methods for both predicting retention and recommending scheduling decisions that optimize retention. Prediction models can be useful for estimating retention rates across a range of scheduling options. However, training such…

微观 · 因果推断贝叶斯

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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