The case-crossover study design in pharmacoepidemiology
Notice bibliographique
Résumé
In the study of the association of transient drug exposures with acute outcomes, the case-crossover design is an efficient alternative to the case-control approach. This design based exclusively on the case series uses within-subject comparisons of drug exposures over time to estimate the rate ratio of the outcome associated with the drug under study. This design inherently removes the biasing effects of unmeasured, time-invariant confounding factors from the estimated rate ratio, but is sensitive to several assumptions. We illustrated the case-crossover design and explored its sensitivity using data from 4028 cases of gastrointestinal bleeding from the General Practice Research Database in assessing the effects of the drug warfarin. We compared the use of different time window lengths to assess exposure and considered the use of a case-time-control design to account for exposure time trends. The case-crossover approach found no excess risk of bleeding with warfarin exposure [rate ratio 0.98; 95% confidence interval (CI): 0.74-1.28] using a 1-month time window. When we restricted the analysis to subjects with truly transient drug exposure, defined by 1 to 3 prescriptions in the previous year, the rate ratio was 2.59 (95% CI: 1.42-4.74). To consider the longer 1-year exposure time window, the case-time-control approach was used and resulted in a rate ratio of 1.72 (95% CI: 1.08-2.43). In conclusion, the case-crossover design is potentially a powerful approach to assess the risk of drugs. This design is, however, highly sensitive to assumptions about intermittency of drug use and the length of the exposure time window, as demonstrated with the example of bleeding associated with warfarin use.
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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 | 0,232 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».