Comparing the cohort design and the nested case–control design in the presence of both time‐invariant and time‐dependent treatment and competing risks: bias and precision
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Observational studies using electronic administrative healthcare databases are often used to estimate the effects of treatments and exposures. Traditionally, a cohort design has been used to estimate these effects, but increasingly, studies are using a nested case-control (NCC) design. The relative statistical efficiency of these two designs has not been examined in detail. METHODS: We used Monte Carlo simulations to compare these two designs in terms of the bias and precision of effect estimates. We examined three different settings: (A) treatment occurred at baseline, and there was a single outcome of interest; (B) treatment was time varying, and there was a single outcome; and C treatment occurred at baseline, and there was a secondary event that competed with the primary event of interest. Comparisons were made of percentage bias, length of 95% confidence interval, and mean squared error (MSE) as a combined measure of bias and precision. RESULTS: In Setting A, bias was similar between designs, but the cohort design was more precise and had a lower MSE in all scenarios. In Settings B and C, the cohort design was more precise and had a lower MSE in all scenarios. In both Settings B and C, the NCC design tended to result in estimates with greater bias compared with the cohort design. CONCLUSIONS: We conclude that in a range of settings and scenarios, the cohort design is superior in terms of precision and MSE. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | high |
| gpt | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Méthodes Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».