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Enregistrement W2050791524 · doi:10.1097/ede.0b013e3181f2f8e8

The Multitime Case-control Design for Time-varying Exposures

2010· article· en· W2050791524 sur OpenAlexafffund
Samy Suissa, Sophie Dell’Aniello, Carlos Martínez

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésConfidence intervalOdds ratioEstimatorStatisticsMathematicsVariance (accounting)Moment (physics)Control (management)CorrelationOddsMedicineEconometricsComputer scienceLogistic regressionEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The conventional approach to improve precision of the odds ratio in a case-control study is to increase the number of controls per case. With time-varying exposures, an alternative is to increase the number of observations per control. METHOD: We present the multitime case-control design, which uses multiple control person-moments of exposure within each control subject. The point and variance estimators of the odds ratio are corrected for within-subject correlation. We illustrate this approach using case-control data from studies of the effects of respiratory medications. RESULTS: Simulations show that, with uncorrelated exposures, it is possible to reduce the variance of the odds ratio by around 30% by increasing the number of control person-moments per subject. With correlated exposures, an accurate variance can be obtained by correcting for within-subject correlation. The corrected variance increases with increasing correlation, depending on the number of control person-moments. The first illustration shows that the rate ratio (RR) of cardiac death associated with β-agonist use, not estimable with 1 control per case (30 cases) and 1 control person-moment, was 4.2 (95% confidence interval = 0.4-49) with 12 control person-moments. The second example finds a rate ratio of acute myocardial infarction associated with antibiotics of 2.00 (1.16-3.44) with 1 control per case, which improves in precision with 10 control subjects per case (RR = 2.13 [1.48-3.05]) but also with 1 control per case and 10 control person-moments per control subject (1.99 [1.36-2.90]). CONCLUSION: When dealing with time-varying exposures, the multitime case-control design can increase the efficiency of conventional case-control studies without additional control subjects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,096
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,134
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,507

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0960,134
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,221
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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