Hora de Arriscar: A Promessa dos Modelos de Risco Proporcional Royston-Parmar para Compreender Transições de Caseload

Revista Eval. 2024 Dez 23:193841X241305869. doi: 10.1177/0193841X241305869. Disponível online antes da impressão.

RESUMO

Nesta carta ao editor, comparamos seis modelos diferentes de história de eventos para estimar quais famílias elegíveis participaram de um programa de habitação subsidiada e quando. Responder a essas perguntas pode informar esforços para melhorar o marketing e alcance do programa, alocação de recursos e orçamento, triagem, identificação de viés, bem como benchmarking e avaliação. Uma das seis especificações claramente supera as outras e entender como isso ocorre informará pesquisas semelhantes. Embora padrões de participação relevantes para decisões estejam disponíveis nos registros administrativos estaduais, decifrá-los é difícil por várias razões conhecidas. Os participantes entram e saem do grupo de risco elegível em diferentes momentos, por diferentes motivos e em diferentes taxas. Para responder às nossas perguntas de quando e quem, reestruturamos os dados de calendário para meses relativos e depois empregamos modelos de história de eventos projetados para estimar com precisão um trajeto de risco hipotético completo a partir de períodos observados de diferentes durações, muitos dos quais terminaram antes das famílias começarem a receber o subsídio de aluguel (ou seja, períodos de observação censurados). Descobrimos que os pais elegíveis mais propensos a receber o subsídio moram em condados com aluguéis altos, têm histórico de trabalho recente relativamente forte, receberam benefícios temporários para famílias carentes por curtos períodos e têm famílias de tamanho médio. A adesão ao programa caiu substancialmente durante a pandemia de COVID-19. Contrastando a aplicação de seis especificações paralelas, descobrimos que um modelo de risco proporcional de Royston-Parmar alcança um equilíbrio excepcional entre a precisão descritiva das abordagens de tempo discreto e a elegância da regressão de Cox.

PMID:39714222 | DOI:10.1177/0193841X241305869