When should one adjust for measurement error in baseline variables in observational studies?
Notice bibliographique
Résumé
Previously, we showed that in randomised experiments, correction for measurement error in a baseline variable induces bias in the estimated treatment effect, and conversely that ignoring measurement error avoids bias. In observational studies, non-zero baseline covariate differences between treatment groups may be anticipated. Using a graphical approach, we argue intuitively that if baseline differences are large, failing to correct for measurement error leads to a biased estimate of the treatment effect. In contrast, correction eliminates bias if the true and observed baseline differences are equal. If this equality is not satisfied, the corrected estimator is also biased, but typically less so than the uncorrected estimator. Contrasting these findings, we conclude that there must be a threshold for the true baseline difference, above which correction is worthwhile. We derive expressions for the bias of the corrected and uncorrected estimators, as functions of the correlation of the baseline variable with the study outcome, its reliability, the true baseline difference, and the sample sizes. Comparison of these expressions defines a theoretical decision threshold about whether to correct for measurement error. The results show that correction is usually preferred in large studies, and also in small studies with moderate baseline differences. If the group sample sizes are very disparate, correction is less advantageous. If the equivalent balanced sample size is less than about 25 per group, one should correct for measurement error if the true baseline difference is expected to exceed 0.2-0.3 standard deviation units. These results are illustrated with data from a cohort study of atherosclerosis.
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 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 | 0,429 | 0,793 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».