Extending the Bayesian Adjustment for Confounding algorithm to binary treatment covariates to estimate the effect of smoking on carotid intima-media thickness: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis
Notice bibliographique
Résumé
We illustrate the application of the Bayesian Adjustment for Confounding (BAC) algorithm when the treatment covariate is binary. Using data from the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis, we estimate the effect of ever smoking on common carotid artery intimal medial thickness among adult Caucasian participants (n=1378). Our novel implementation of the BAC algorithm is performed first from an outcome model perspective and second from a treatment model perspective with both inverse probability weighting and doubly-robust estimation techniques. The BAC results are compared with the results obtained using standard model averaging and full model strategies, giving a range of adjusted estimates between 45.50 and 65.30 μm for increased common carotid artery intimal medial thickness among ever smokers. For both perspectives, we observe that BAC offers similar performance to using the fully specified outcome and/or treatment model (the full outcome model ever smoking effect is 48.61 μm; 95% CI: (0.62, 96.60)). We then redo the analyses for the African American, Hispanic, and Chinese adult participants to study the robustness of these findings with reduced sample size. For the Chinese subcohort, which corresponds to the smallest sample size (n=436), we find that, from a treatment model perspective, BAC reduces the variability of the estimates in comparison with using a full model approach. This suggests that the use of BAC in conjunction with inverse probability weighting and doubly-robust estimation can be advantageous when applied to relatively small sample sizes. This conjecture is subsequently verified on the basis of three simulated experiments.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».