Discordance Between Cross-Sectional and Longitudinal Studies for the Effect of Dust on COPD: Why?
Notice bibliographique
Résumé
Regression analyses for the effect of an environmental agent on lung function often give discordant results when derived from cross-sectional compared with longitudinal studies. To evaluate why this occurs, a normal population was created by computer, and modeled to simulate functional change during life. Thus, factors known to influence lung function measurement (including those that may cause COPD) were manipulated experimentally so that their contributions to any discordance could be assessed. Regression analyses showed that significant discordance could be induced if the oldest birth cohort failed to reach the same maximal level of function as the youngest (a "cohort effect"). This distorted the cross-sectional (but not longitudinal) estimate for the dominating effect of age and additionally influenced cross-sectional estimates for the effects of partially collinear variables such as cumulative exposure to hazardous environmental dust. Discordance also occurred if regression coefficients became imprecise through random measurement/reporting error, between-subject variability, and differing susceptibility, but then the differences (sometimes marked) between cross-sectional and longitudinal estimates were not significant. We conclude that modeling a population with known characteristics can provide a useful means of demonstrating that cross-sectional versus longitudinal discordance may be fundamental and unavoidable (though explicable), or merely a consequence of imprecision.
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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 | 0,245 | 0,539 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».