An Empirical Method of Detecting Time-Dependent Confounding: An Observational Study of Next Day Delirium in a Medical ICU
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal research on older persons in the medical intensive care unit (MICU) is often complicated by the time-dependent confounding of concurrently administered interventions such as medications and intubation. Such temporal confounding can bias the respective longitudinal associations between concurrently administered treatments and a longitudinal outcome such as delirium. Although marginal structural models address time-dependent confounding, their application is non-trivial and preferably justified by empirical evidence. Using data from a longitudinal study of older persons in the MICU, we constructed a plausibility score from 0 - 10 where higher values indicate higher plausibility of time-dependent confounding of the association between a time-varying explanatory variable and an outcome. Based on longitudinal plots, measures of correlation, and longitudinal regression, the plausibility scores were compared to the differences in estimates obtained with non-weighted and marginal structural models of next day delirium. The plausibility scores of the three possible pairings of daily doses of fentanyl, haloperidol, and intubation indicated the following: low plausibility for haloperidol and intubation, moderate plausibility for fentanyl and haloperidol, and high plausibility for fentanyl and intubation. Comparing multivariable models of next day delirium with and without adjustment for time-dependent confounding, only intubation's association changed substantively. In our observational study of older persons in the MICU, the plausibility scores were generally reflective of the observed differences between coefficients estimated from non-weighted and marginal structural models.
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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 | 0,095 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».