Overadjustment Bias and Unnecessary Adjustment in Epidemiologic Studies
Notice bibliographique
Résumé
Overadjustment is defined inconsistently. This term is meant to describe control (eg, by regression adjustment, stratification, or restriction) for a variable that either increases net bias or decreases precision without affecting bias. We define overadjustment bias as control for an intermediate variable (or a descending proxy for an intermediate variable) on a causal path from exposure to outcome. We define unnecessary adjustment as control for a variable that does not affect bias of the causal relation between exposure and outcome but may affect its precision. We use causal diagrams and an empirical example (the effect of maternal smoking on neonatal mortality) to illustrate and clarify the definition of overadjustment bias, and to distinguish overadjustment bias from unnecessary adjustment. Using simulations, we quantify the amount of bias associated with overadjustment. Moreover, we show that this bias is based on a different causal structure from confounding or selection biases. Overadjustment bias is not a finite sample bias, while inefficiencies due to control for unnecessary variables are a function of sample size.
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 | 0,179 | 0,529 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».