Comparison of nested case-control and survival analysis methodologies for analysis of time-dependent exposure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological studies of exposures that vary with time require an additional level of methodological complexity to account for the time-dependence of exposure. This study compares a nested case-control approach for the study of time-dependent exposure with cohort analysis using Cox regression including time-dependent covariates. METHODS: A cohort of 1340 subjects with four fixed and seven time-dependent covariates was used for this study. Nested case-control analyses were repeated 100 times for each of 4, 8, 16, 32, and 64 controls per case, and point estimates were compared to those obtained using Cox regression on the full cohort. Computational efficiencies were evaluated by comparing central processing unit times required for analysis of the cohort at sizes 1, 2, 4, 8, 16, and 32 times its initial size. RESULTS: Nested case-control analyses yielded results that were similar to results of Cox regression on the full cohort. Cox regression was found to be 125 times slower than the nested case-control approach (using four controls per case). CONCLUSIONS: The nested case-control approach is a useful alternative for cohort analysis when studying time-dependent exposures. Its superior computational efficiency may be particularly useful when studying rare outcomes in databases, where the ability to analyze larger sample sizes can improve the power of the study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,058 | 0,178 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».