The Impact of Sparse Follow-up on Marginal Structural Models for Time-to-Event Data
Notice bibliographique
Résumé
The impact of risk factors on the amount of time taken to reach an endpoint is a common parameter of interest. Hazard ratios are often estimated using a discrete-time approximation, which works well when the by-interval event rate is low. However, if the intervals are made more frequent than the observation times, missing values will arise. We investigated common analytical approaches, including available-case (AC) analysis, last observation carried forward (LOCF), and multiple imputation (MI), in a setting where time-dependent covariates also act as mediators. We generated complete data to obtain monthly information for all individuals, and from the complete data, we selected "observed" data by assuming that follow-up visits occurred every 6 months. MI proved superior to LOCF and AC analyses when only data on confounding variables were missing; AC analysis also performed well when data for additional variables were missing completely at random. We applied the 3 approaches to data from the Canadian HIV-Hepatitis C Co-infection Cohort Study (2003-2014) to estimate the association of alcohol abuse with liver fibrosis. The AC and LOCF estimates were larger but less precise than those obtained from the analysis that employed MI.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».