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Enregistrement W2142912667 · doi:10.1001/jama.297.3.278

Analysis of Observational Studies in the Presence of Treatment Selection Bias

2007· article· en· W2142912667 sur OpenAlexafffund
Thérèse A. Stukel, Elliott S. Fisher, David E. Wennberg, David A. Alter, Daniel J. Gottlieb, Marian J. Vermeulen

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingInstitute for Clinical Evaluative SciencesCanadian Institutes of Health ResearchDartmouth College
Mots-clésMedicinePropensity score matchingRelative riskObservational studyConfidence intervalCardiac catheterizationMyocardial infarctionSelection biasInternal medicineProportional hazards modelCohort studyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Comparisons of outcomes between patients treated and untreated in observational studies may be biased due to differences in patient prognosis between groups, often because of unobserved treatment selection biases. OBJECTIVE: To compare 4 analytic methods for removing the effects of selection bias in observational studies: multivariable model risk adjustment, propensity score risk adjustment, propensity-based matching, and instrumental variable analysis. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: A national cohort of 122,124 patients who were elderly (aged 65-84 years), receiving Medicare, and hospitalized with acute myocardial infarction (AMI) in 1994-1995, and who were eligible for cardiac catheterization. Baseline chart reviews were taken from the Cooperative Cardiovascular Project and linked to Medicare health administrative data to provide a rich set of prognostic variables. Patients were followed up for 7 years through December 31, 2001, to assess the association between long-term survival and cardiac catheterization within 30 days of hospital admission. MAIN OUTCOME MEASURE: Risk-adjusted relative mortality rate using each of the analytic methods. RESULTS: Patients who received cardiac catheterization (n = 73 238) were younger and had lower AMI severity than those who did not. After adjustment for prognostic factors by using standard statistical risk-adjustment methods, cardiac catheterization was associated with a 50% relative decrease in mortality (for multivariable model risk adjustment: adjusted relative risk [RR], 0.51; 95% confidence interval [CI], 0.50-0.52; for propensity score risk adjustment: adjusted RR, 0.54; 95% CI, 0.53-0.55; and for propensity-based matching: adjusted RR, 0.54; 95% CI, 0.52-0.56). Using regional catheterization rate as an instrument, instrumental variable analysis showed a 16% relative decrease in mortality (adjusted RR, 0.84; 95% CI, 0.79-0.90). The survival benefits of routine invasive care from randomized clinical trials are between 8% and 21%. CONCLUSIONS: Estimates of the observational association of cardiac catheterization with long-term AMI mortality are highly sensitive to analytic method. All standard risk-adjustment methods have the same limitations regarding removal of unmeasured treatment selection biases. Compared with standard modeling, instrumental variable analysis may produce less biased estimates of treatment effects, but is more suited to answering policy questions than specific clinical questions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,496
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,738
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4960,738
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,010
Bibliométrie0,0070,011
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,526
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,023 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations788
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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