THE REGRESSION DISCONTINUITY DESIGN: A NOVEL APPROACH TO ASSESSING THE REAL-WORLD EFFECTIVENESS OF HUMAN PAPILLOMAVIRUS (HPV) VACCINATION ON ANOGENITAL WARTS
Notice bibliographique
Résumé
Background The human papillomavirus (HPV) vaccine and corresponding vaccination programs have been in Canada for over six years, yet there is no information on their effectiveness in reducing anogenital warts. Objectives To assess the effect of the HPV vaccine (vaccine impact) and Ontario's Grade 8 HPV vaccination program (program impact) on anogenital warts using the Regression Discontinuity Design (RDD; a quasi-experimental, instrumental variable-based technique used to assess the causal effects of policy interventions). Methods By linking Ontario's 36 immunization databases with provincial health records, we will identify a population-based cohort of all girls in Grade 8 in 2003/04-2008/09. Girls will be followed from September 1 of Grade 8 until August 31 of Grade 11. Exposure will be categorized based on HPV vaccine program eligibility (2003/04-2006/07 vs. 2007/08-2008/09) and actual vaccine receipt (0-2 vs. 3 doses). Outcomes will be identified based on a new diagnosis of and treatment for anogenital warts. For the RDD analysis, a continuous instrument will be created using birth month and year, where December 1993 (end of ineligible birth cohort) and January 1994 (start of eligible birth cohort) define the program eligibility cut-off. To estimate the program impact, local linear regression will be employed at the cut-off; here, exposure will be based on program eligibility (intention-to-treat). To estimate vaccine impact, we will use two-stage local linear regression, which will account for actual vaccination status. Several strategies will be used to test and minimize potential confounding bias – e.g., comparison of baseline characteristics, use of triangular kernel, optimal bandwidth selection. Results Based on preliminary data (21 immunization databases), we identified a cohort of 155,999 ineligible and 75,508 eligible girls (N=231,507). Eligibility cohorts were similar across factors like age, urban/rural status, and vaccination history, suggesting they are balanced on factors other than program exposure. A graph of the probability of vaccination by instrument confirmed two additional RDD assumptions – there was discontinuity in exposure at the cut-off (4.6% vs. 45.8%) and no discontinuities at locations other than the cut-off. Conclusions Preliminary results confirm the RDD is appropriate for use in this context. Complete, provincial-level results will be available by June 2013.
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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 | 0,096 | 0,211 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».