Letter by Azoulay and Suissa Regarding Article, “Statins and the Risk of Cancer After Heart Transplantation”
Notice bibliographique
Résumé
person-years of follow-up (using median follow-up times provided in Table 2).However, the latter included immortal person-time (ie, time between cohort entry and the first statin prescription where no cancer could have occurred).Assuming an average 3-year gap between cohort entry and the first statin prescription, a total of 453 immortal person-years would have been misclassified as exposed.By correctly reclassifying this person-time, the rate of cancer in the unexposed group would become 54/(650+453)=4.9per 100 personyears instead of 8.3 per 100 person-years, whereas the rate in the statin-exposed group would become 54/(1570-453)=4.8per 100 person-years instead of 3.4 per 100 person-years, resulting in a corrected crude rate ratio of 0.98.Although this illustration shows the potential impact of immortal time bias in cohort studies, it would be constructive if the authors redid their analyses by defining statin exposure in a time-dependent fashion, while also considering issues of latency and the impact of reverse causality.
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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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».