Accuracy Loss Due to Selection Bias in Cohort Studies with Left Truncation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Selection is a common problem in paediatric and perinatal epidemiology, and truncation can be thought of as missing person time that can result in selection bias. Left truncation, also known as late or staggered entry, may induce selection bias and/or adversely affect precision. There are two kinds of left truncation: fixed left truncation where the start of follow-up is initiated at a set time, and variable left truncation where follow-up begins at a stochastically varying time-point. METHODS: Using data from a time-to-pregnancy study, augmented by a simulation study, we demonstrate the effects of fixed and variable truncation on estimates of the hazard ratio. RESULTS: First, fixed or variable non-differential left truncation results in a loss of precision. Fixed or variable differential left truncation results in a bias either towards or away from the null as well as a loss of precision. The extent and direction of this bias is a function of the size and direction of the association between exposure and outcome, and occurs in common scenarios and under a wide range of conditions. CONCLUSIONS: As demonstrated in simulation studies, selection bias due to left truncation could have a serious impact on inferences, especially in the case of fixed or variable differential left truncation. When present in epidemiologic studies, proper accounting for left truncation is just as important as proper accounting for right censoring.
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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 | 0,249 | 0,561 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».