The Methodological Choice Between Traditional Approaches and Machine Learning in Public Health
Abstract
In the field of biostatistics, there is a methodological debate surrounding the distinction between two main purposes of modeling: explanatory models and predictive models.
This paper briefly explores the two fundamental paradigms underlying modeling in public health: one focused on knowledge generation and the other on the development and validation of technologies for informed decision-making. It also provides an approach to predictive modeling in clinical practice using machine learning. Examples in R code, which are useful for implementing similar problems, are also included.
Keywords: causal inference; diagnostic models; prognostic models; technologies for informed decision-making.
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Copyright (c) 2026 Maicel Monzón Pérez
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