En el campo de la inferencia causal secuencial, la estimación de efectos causales a partir de trayectorias longitudinales es fundamental para comprender la progresión de condiciones complejas y optimizar la toma de decisiones clínicas, como en el caso de las comorbilidades y la recuperación del COVID prolongado. En este sentido, el algoritmo C-kNN-LSH se presenta como una herramienta de vecino más cercano diseñada para abordar situaciones confundidas de alta dimensionalidad.
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La integración de la función de hashing sensible a la localidad permite identificar de manera eficiente "gemelos clínicos" con historiales de covariables similares, lo que facilita la estimación local de los efectos del tratamiento condicional a lo largo de los estados de enfermedad en evolución. Para mitigar sesgos derivados de muestreos irregulares y perfiles cambiantes de recuperación de los pacientes, se incorpora un estimador de vecindario con una corrección doblemente robusta.
Es importante destacar que, según el análisis teórico realizado, el estimador garantiza consistencia y robustez de segundo orden ante errores de nusancias. En una evaluación llevada a cabo en un cohorte del mundo real de pacientes con COVID prolongado, C-kNN-LSH demostró un rendimiento superior en la captura de la heterogeneidad de la recuperación y la estimación de los valores de política en comparación con las líneas de base existentes.
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