Effect of exposure misclassification on the mean squared error of population attributable risk and prevented fraction estimates
Notice bibliographique
Résumé
Previous work has considered the effect of exposure misclassification on the bias of population attributable risk (AR) estimates, but little is known about the corresponding effects on their precision or mean squared error (MSE). This paper considers AR estimation in typical scenarios for case-control and cohort studies. The analogous index used when exposure reduces the risk--the prevented fraction (PF)--is also investigated. It is shown, through both theoretical and simulation results, that even with quite modest levels of exposure misclassification, the MSE can increase substantially, relative to the variance of AR estimated without measurement error. When exposure assessment is perfectly sensitive, there is no bias in AR but lack of measurement specificity can still cause a substantial loss of precision. In a few cases, the AR or PF with misclassified exposure can actually have smaller MSE; these exceptional cases arise when sensitivity is poor and the bias in AR or PF is relatively large. We conclude that while bias can be reduced by defining exposure on a highly sensitive basis, one must also consider the deleterious effect on precision by doing so. Loss of precision in the AR and PF estimates can be safely ignored only when the exposure measure is very accurate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».