Modelo estructural marginal

Los modelos estructurales marginales son una clase de modelos estadísticos utilizados para la inferencia causal en epidemiología . ^{[1] [2]} Dichos modelos abordan el problema de la confusión dependiente del tiempo en la evaluación de la eficacia de las intervenciones mediante la ponderación de probabilidad inversa para la recepción del tratamiento, nos permiten estimar los efectos causales promedio. Por ejemplo, en el estudio del efecto de la zidovudina en la mortalidad relacionada con el SIDA , el linfocito CD4 se utiliza tanto para la indicación del tratamiento, como para su influencia y para afectar la supervivencia. Los factores de confusión dependientes del tiempo suelen ser muy pronósticos de los resultados de salud y se aplican en la dosificación o indicación de ciertas terapias, como el peso corporal o los valores de laboratorio como la alanina aminotransferasa o la bilirrubina . ^{[ cita requerida ]}

Los primeros modelos estructurales marginales se introdujeron en 2000. Los trabajos de James Robins , Babette Brumback y Miguel Hernán proporcionaron una teoría intuitiva y un software fácil de implementar que los hizo populares para el análisis de datos longitudinales. ^[3]