Immeasurable Time Bias in Observational Studies of Drug Effects on Mortality
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies suggesting that some drugs are effective at reducing mortality may have been subject to "immeasurable time bias" arising from the unidentified presence of hospitalizations when defining drug exposure with computerized health databases. The author illustrates the bias using a case-control study of 1,313 deaths and 1,313 controls selected from a cohort of 2,049 patients with chronic obstructive pulmonary disease from Saskatchewan, Canada, identified from 1990 and followed up through 1999. Different approaches were used to estimate the rate ratio of death associated with inhaled corticosteroid exposure, defined by a prescription dispensed in the 30-day period prior to the index date. More cases had been hospitalized during the 30-day exposure period (72%) than controls (26%), with lower durations of stay for cases who received an inhaled corticosteroid prescription (9.9 vs.16.2 days), thus introducing variations in measurable exposure times. The raw analysis that did not consider hospitalization found a rate ratio of 0.60 (95% confidence interval (CI): 0.50, 0.73). Alternatively, analyses accounting for variations in measurable times resulted in a rate ratio of 0.93 (95% CI: 0.76, 1.14) when weighted by measurable time, while use of the Kaplan-Meier estimator of the 30-day cumulative incidence of exposure found a rate ratio of 1.35 (95% CI: 1.14, 1.60). In conclusion, immeasurable time bias may be present in several observational database studies suggesting that certain drugs are effective at reducing mortality.
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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 | 0,267 | 0,609 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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; 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 ».