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Controlling for Unobserved Confounding with Large Language Models: Classification of Patient Smoking Status
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内容提要
本研究利用大型语言模型预测患者的吸烟状态，以解决因未观察到的混杂因子导致的治疗效果估计偏误。研究结果表明，该方法能够有效估计转胸心脏超声对死亡率的因果影响，为因果推断提供了新的途径。
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关键要点
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本研究利用大型语言模型预测患者的吸烟状态，以解决因未观察到的混杂因子导致的治疗效果估计偏误。
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研究发现，该方法能够有效估计转胸心脏超声对死亡率的因果影响。
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该研究为因果推断提供了新的途径，尤其在随机化不可行的情况下。
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