Conditions for confounding of interactions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pharmaco-epidemiology increasingly investigates drug-drug or drug-covariate interactions. Yet, conditions for confounding of interactions have not been elucidated. We explored the conditions under which the estimates of interactions in logistic regression are affected by confounding bias. METHODS: We rely on analytical derivations to investigate the conditions and then use simulations to confirm our analytical results and to quantify the impact of selected parameters on the bias of the interaction estimates. RESULTS: Failure to adjust for a risk factor U results in a biased estimate of the interaction between exposures E1 and E2 on a binary outcome Y if the association between U and E1 varies depending on the value of E2. The resulting confounding bias increases with increase in the following: (i) prevalence of confounder U; (ii) strength of U-Y association; and (iii) heterogeneity in the association of E1 with U across the strata of E2. A variable that is not a confounder for the main effects of E1 and E2 may still act as an important confounder for their interaction. CONCLUSIONS: Studies of interactions should attempt to identify-as potential confounders-those risk factors whose associations with one of the exposures in the interaction term may be modified by the other exposure.
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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 | 0,120 | 0,506 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».