Biased odds ratios from dichotomization of age
Notice bibliographique
Résumé
Dichotomizing a continuous variable is known to result in the loss of information, lower statistical power, and lower reliability. In many epidemiological studies, age is a scaled (continuous) variable prior to statistical analyses; however, despite pleas from methodologists, researchers frequently dichotomize age in their data analysis without an appropriate rationale. Using simulated case-control data, we show that dichotomizing age generally will lead to a biased odds ratio (OR). When age was a confounder (potentially representing common causes of risks and outcomes), including age as a scaled variable (whether the age effect was linear or non-linear in the logit), provided satisfactory control, whereas when age was categorized, the estimated risk factor effect was biased. We also demonstrate that the further the cutpoint is from the median age, the greater the increase in the OR; thus, in cases where age dichotomization is warranted, researchers are cautioned not to allow the size of the empirical OR to influence their choice of cutpoint. Recommendations are made for analysing age in epidemiological data and interpretation of empirical findings.
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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 | 0,084 | 0,446 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».