【摘 要】
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While the use of real world/observational/big data for comparative effectiveness analyses has grown in recent years,causal inference from such data typically relies on the unprovable assumption of no
【机 构】
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Eli Lilly and Company,Indianapolis,Indiana,USA
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While the use of real world/observational/big data for comparative effectiveness analyses has grown in recent years,causal inference from such data typically relies on the unprovable assumption of no unmeasured confounders.To date,most research simply notes this assumption as a limitation of the research and no quantitative assessment of the potential impact of unmeasured confounding is performed.
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