Potential Nonresponse Bias in a Clinical Examination After Initial Screening Using Iron Phenotyping and <i>HFE</i> Genotyping in the Hemochromatosis and Iron Overload Screening Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the factors affecting participation in clinical assessments after HEmochromatosis and IRon Overload Screening. METHODS: Initial screening of 101,168 primary care patients in the HEmochromatosis and IRon Overload Screening study was performed using serum iron measures and hemochromatosis gene (HFE) genotyping. Using iron phenotypes and HFE genotypes, we identified 2256 cases and 1232 controls eligible to participate in a clinical examination. To assess the potential for nonresponse bias, we compared the sociodemographic, health status, and attitudinal characteristics of participants and nonparticipants using adjusted odds ratios (ORs) and 95% confidence interval (CI). RESULTS: Overall participation was 74% in cases and 52% in controls; in both groups, participation was highest at a health maintenance organization and lowest among those under 45 years of age (cases: OR = 0.68; 95% CI 0.53, 0.87; controls: OR = 0.59; 95% CI 0.44, 0.78). In controls only, participation was also lower among those over 65 years of age than the reference group aged 46-64 (OR = 0.64; 95% CI 0.47, 0.88). Among cases, participation was higher in HFE C282Y homozygotes (OR = 3.98; 95% CI 2.60, 6.09), H63D homozygotes (OR = 2.79; 95% CI 1.23, 6.32), and C282Y/H63D compound heterozygotes (OR = 1.82; 95% CI 1.03, 3.22) than in other genotypes, and lower among non-Caucasians and those who preferred a non-English language than in Caucasians and those who preferred English (p < 0.0001). CONCLUSIONS: Subjects with greatest risk to have iron overload (C282Y homozygotes; cases > or =45 years; Caucasians) were more likely to participate in a postscreening clinical examination than other subjects. We detected no evidence of strong selection bias.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».