Estimation of time‐dependent rate ratios in case‐control studies: comparison of two approaches for exposure assessment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In pharmacoepidemiology, it is well recognized that the rate of adverse events may vary as a function of the cumulative duration of the drug exposure and/or the time since the end of the exposure. In case-control studies, two different approaches have been used to estimate temporal effects of drug exposure: the time-windows (T-Ws) approach and the duration-specific (D-S) approach. We decided to conduct a simulation study to compare the two approaches when the rate ratios (RRs) vary as a function of the cumulative duration of exposure and/or the time since the end of exposure. METHODS: We generated three cohorts of 500,000 individuals in which the rate of the event was varying as a function of the cumulative duration of exposure and the time since the end of exposure. For each cohort, a nested case-control analysis was performed using both the D-S and the T-Ws approaches. In the T-Ws approach, a RR is estimated within specific periods of time prior to the outcome, while a RR is estimated within periods of cumulative duration of exposure and time since the end of exposure in the D-S approach. RESULTS: We found that the RRs obtained from the D-S approach exactly corresponded to the RRs obtained from the cohort analyses, while the RRs obtained from the T-Ws approach generally not. RRs obtained from the T-Ws approach were difficult to interpret in terms of the effect of the duration and timing of the exposure. CONCLUSION: The D-S approach should be used to investigate the duration-related effects of exposure in case-control studies.
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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 | 0,390 | 0,613 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».