Reducing the Variance of the Prescribing Preference-based Instrumental Variable Estimates of the Treatment Effect
Notice bibliographique
Résumé
Instrumental variable (IV) methods based on the physician's prescribing preference may remove bias due to unobserved confounding in pharmacoepidemiologic studies. However, IV estimates, originally defined as the treatment prescribed for a single previous patient of a given physician, show important variance inflation. The authors proposed and validated in simulations a new method to reduce the variance of IV estimates even when physicians' preferences change over time. First, a potential "change-time," after which the physician's preference has changed, was estimated for each physician. Next, all patients of a given physician were divided into 2 homogeneous subsets: those treated before the change-time versus those treated after the change-time. The new IV was defined as the proportion of all previous patients in a corresponding homogeneous subset who were prescribed a specific drug. In simulations, all alternative IV estimators avoided strong bias of the conventional estimates. The change-time method reduced the standard deviation of the estimates by approximately 30% relative to the original previous patient-based IV. In an empirical example, the proposed IV correlated better with the actual treatment and yielded smaller standard errors than alternative IV estimators. Therefore, the new method improved the overall accuracy of IV estimates in studies with unobserved confounding and time-varying prescribing preferences.
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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 | 0,039 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».