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Enregistrement W2054740697 · doi:10.1371/journal.pntd.0000995

Assessing the Impact of Misclassification Error on an Epidemiological Association between Two Helminthic Infections

2011· article· en· W2054740697 sur OpenAlexaff
Mushfiqur R. Tarafder, Hélène Carabin, Stephen T. McGarvey, Lawrence Joseph, Ernesto Balolong, Remigio M. Olveda

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésEpidemiologyHelminth infectionsEnvironmental healthAssociation (psychology)HelminthsMedicineImmunologyBiologyStatisticsPathologyPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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