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<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class="">Our next Mobilize Center Seminar is scheduled for Thursday, November 2nd, and features
<span style="white-space: pre-wrap;" class=""><b style="font-style: italic;" class="">Eric J. Daza</b>, postdoctoral fellow
</span>from the </font><span style="font-family: Arial;" class="">Stanford Prevention Research Center.</span><span style="font-family: Arial;" class=""> He will be presenting
</span><font face="Arial" class="">“<b class="">Causal analysis of self-tracked health data using an n-of-1 counterfactual framework</b>”.</font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""> </font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><span class=""><font class="">The Mobilize Center seminars are held once a month.  Please check <a href="http://mobilize.stanford.edu/events/" class="">Mobilize Events</a> for updates.</font></span></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><br class="">
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<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class="">We look forward to seeing you in November and at future seminars!<o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""> <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class="">TITLE:</b>      <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><b style="font-family: Arial;" class="">Causal analysis of self-tracked health data using an n-of-1 counterfactual framework</b></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class=""> </b></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class="">WHEN:</b>     <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class="">Thursday, November 2</b><o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class="">noon - 1 pm</b> <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""> <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class="">WHERE:</b>  <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class=""><span style="color: rgb(251, 2, 7);" class="">Y2E2 300, Stanford University </span></b><o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""> <o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font face="Arial" class=""><b class="">Abstract:</b><o:p class=""></o:p></font></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class="">
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><span class=""><font face="Arial" class="">Mobile apps and wearable devices are empowering more and more individuals to investigate their own health (e.g., chronic illnesses/conditions, fitness/diet/nutrition
 goals, health-related behaviors). N-of-1 randomized trials (N1RTs) are single-subject crossover trials that many “self-trackers” can use to assess the effects of possible causes, triggers, or risk factors discovered using such observational data. N1RT data
 are structured time series: A treatment is administered repeatedly within a treatment period, outcomes may be autocorrelated or express a time trend, and the treatment effect may carry over into subsequent periods, or take time to stabilize/decay upon administration/removal.
 All of these characteristics complicate causal modeling such that naïve causal discovery using observational time series data may not properly define the types of effects to expect from an N1RT. In this talk, I will formalize N1RT design in terms of potential
 outcomes (i.e., counterfactuals) in order to conduct exploratory n-of-1 observational studies (N1OSs; i.e., without randomized treatments or predefined treatment periods) for generating causal hypotheses that better target N1RT effects. I will then use this
 framework to see if changes in physical activity may have affected my average body weight over a six-year timespan, discuss N1OS analytical challenges, propose a basic N1OS approach, and introduce a forthcoming N1OS on causal prediction of migraine headaches.</font></span><br class="">
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</i></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><font class="" style="font-family: Arial;">To keep up-to-date on upcoming speakers and the dates, visit </font><a href="http://mobilize.stanford.edu/events/" class="" style="font-family: Arial;">Mobilize Events</a><font class="" style="font-family: Arial;">.</font></div>
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<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><span style="color: rgb(31, 73, 125);" class=""><font face="Arial" class=""> </font></span></div>
<div style="margin: 0in 0in 0.0001pt;" class=""><span style="font-family: Arial; color: rgb(31, 73, 125);" class=""> </span></div>
<div class="">
<div class=""><font face="Arial" class="">Diane Bush<br class="">
Assistant to Professor Scott Delp<br class="">
NMBL, Mobilize Center, OpenSim<br class="">
Stanford University<br class="">
<a href="mailto:dbush1@stanford.edu" class="">dbush1@stanford.edu</a><br class="">
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