Assessing the Impact of Misclassification Error on an Epidemiological Association between Two Helminthic Infections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polyparasitism can lead to severe disability in endemic populations. Yet, the association between soil-transmitted helminth (STH) and the cumulative incidence of Schistosoma japonicum infection has not been described. The aim of this work was to quantify the effect of misclassification error, which occurs when less than 100% accurate tests are used, in STH and S. japonicum infection status on the estimation of this association. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Longitudinal data from 2276 participants in 50 villages in Samar province, Philippines treated at baseline for S. japonicum infection and followed for one year, served as the basis for this analysis. Participants provided 1-3 stool samples at baseline and 12 months later (2004-2005) to detect infections with STH and S. japonicum using the Kato-Katz technique. Variation from day-to-day in the excretion of eggs in feces introduces individual variations in the sensitivity and specificity of the Kato-Katz to detect infection. Bayesian logit models were used to take this variation into account and to investigate the impact of misclassification error on the association between these infections. Uniform priors for sensitivity and specificity of the diagnostic test to detect the three STH and S. japonicum were used. All results were adjusted for age, sex, occupation, and village-level clustering. Without correction for misclassification error, the odds ratios (ORs) between hookworm, Ascaris lumbricoides, and Trichuris trichiura, and S. japonicum infections were 1.28 (95% Bayesian credible intervals: 0.93, 1.76), 0.91 (95% BCI: 0.66, 1.26), and 1.11 (95% BCI: 0.80, 1.55), respectively, and 2.13 (95% BCI: 1.16, 4.08), 0.74 (95% BCI: 0.43, 1.25), and 1.32 (95% BCI: 0.80, 2.27), respectively, after correction for misclassification error for both exposure and outcome. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The misclassification bias increased with decreasing test accuracy. Hookworm infection was found to be associated with increased 12-month cumulative incidence of S. japonicum infection after correction for misclassification error. Such important associations might be missed in analyses which do not adjust for misclassification errors.
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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 | 0,183 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».