A comparison of methods for the analysis of recurrent health outcome data with environmental covariates
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent events such as repeated hospital admissions for the same health outcome occur frequently in environmental health studies. Dewanji and Moolgavkar proposed a flexible parametric model and a conditional likelihood analysis for recurrent events based on a Poisson process formulation. In this paper, we examine the statistical properties of the Dewanji-Moolgavkar (DM) estimator of the risk of an adverse health outcome associated with environmental exposures based on recurrent event data using computer simulation. We also compare the DM approach with both case-crossover analysis for multiple observations and time series analysis when there are no subject-specific covariates. When using a correctly specified model, the DM method produced better estimates with respect to relative mean square error when each subject had constant or curved baseline intensity functions than it did when baseline intensities were increasing or decreasing in a linear fashion. For under-specified models, the DM method outperformed case-crossover analysis for decreasing straight line intensity functions, was outperformed by case-crossover analysis for increasing straight line intensity functions, and was roughly equivalent to case-crossover analysis for constant and curved intensity functions. Case-crossover analysis produced superior risk estimates more frequently than the other two methods in the cases considered here, especially for linear representations of the baseline intensities.
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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 | 0,058 | 0,173 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».