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Use of directed acyclic graphs (DAGs) to identify confounders in applied health research: review and recommendations
International journal of epidemiology, 2021-05, Vol.50 (2), p.620-632
2021
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Analyses of ‘change scores’ do not estimate causal effects in observational data
International journal of epidemiology, 2022-10, Vol.51 (5), p.1604-1615
2022
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A causal inference perspective on the analysis of compositional data
International journal of epidemiology, 2020-08, Vol.49 (4), p.1307-1313
2020
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Adjustment for energy intake in nutritional research: a causal inference perspective
The American journal of clinical nutrition, 2022-01, Vol.115 (1), p.189-198
2022
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Time to reality check the promises of machine learning-powered precision medicine
The Lancet. Digital health, 2020-12, Vol.2 (12), p.e677-e680
2020
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Estimating the effects of lockdown timing on COVID-19 cases and deaths in England: A counterfactual modelling study
PloS one, 2022-04, Vol.17 (4), p.e0263432-e0263432
2022
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Reflection on modern methods: generalized linear models for prognosis and intervention—theory, practice and implications for machine learning
International journal of epidemiology, 2021-01, Vol.49 (6), p.2074-2082
2021
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DAG-informed regression modelling, agent-based modelling and microsimulation modelling: a critical comparison of methods for causal inference
International journal of epidemiology, 2019-02, Vol.48 (1), p.243-253
2019
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Reply to WC Willett et al
The American journal of clinical nutrition, 2022-08, Vol.116 (2), p.609-610
2022
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Application of the target trial emulation framework to external comparator studies
Frontiers in Drug Safety and Regulation, 2024-04, Vol.4
2024
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Assessing spatiotemporal variability in SARS-CoV-2 infection risk for hospital workers using routinely-collected data
PloS one, 2023-04, Vol.18 (4), p.e0284512-e0284512
2023
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Depicting deterministic variables within directed acyclic graphs (DAGs): An aid for identifying and interpreting causal effects involving derived variables and compositional data
American journal of epidemiology, 2024-06
2024
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OP02 A counterfactual analysis of the effects of lockdown timing on cases of COVID-19 across Europe
Journal of epidemiology and community health (1979), 2021-09, Vol.75 (Suppl 1), p.A1-A1
2021
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OP82 Performance of substitution models in nutritional epidemiology
Journal of epidemiology and community health (1979), 2021-09, Vol.75 (Suppl 1), p.A39-A39
2021
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OP81 Adjustment for energy intake in nutritional research: a causal inference perspective
Journal of epidemiology and community health (1979), 2021-09, Vol.75 (Suppl 1), p.A38-A39
2021
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OP112 Depicting deterministic variables within directed acyclic graphs (DAGs): An aid for identifying and interpreting causal effects involving compositional data and composite variables
Journal of epidemiology and community health (1979), 2023-08, Vol.77 (Suppl 1), p.A55-A55
2023
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Re: Adjustment for energy intake in nutritional research: a causal inference perspective \Reply to WC Willett et al
The American journal of clinical nutrition, 2022-08, Vol.116 (2), p.608
2022
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Statistical and Simulation-Based Modelling Approaches for Causal Inference in Longitudinal Data : Integrating Counterfactual Thinking into Established Methods for Longitudinal Data Analysis
2020
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Estimating the effects of lockdown timing on COVID-19 cases and deaths in England: A counterfactual modelling study
PloS one, 2022-01, Vol.17 (4), p.e0263432
2022
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