Head to head comparison of the propensity score and the high-dimensional propensity score matching methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Comparative performance of the traditional propensity score (PS) and high-dimensional propensity score (hdPS) methods in the adjustment for confounding by indication remains unclear. We aimed to identify which method provided the best adjustment for confounding by indication within the context of the risk of diabetes among patients exposed to moderate versus high potency statins. METHOD: A cohort of diabetes-free incident statins users was identified from the Quebec's publicly funded medico-administrative database (Full Cohort). We created two matched sub-cohorts by matching one patient initiated on a lower potency to one patient initiated on a high potency either on patients' PS or hdPS. Both methods' performance were compared by means of the absolute standardized differences (ASDD) regarding relevant characteristics and by means of the obtained measures of association. RESULTS: Eight out of the 18 examined characteristics were shown to be unbalanced within the Full Cohort. Although matching on either method achieved balance within all examined characteristic, matching on patients' hdPS created the most balanced sub-cohort. Measures of associations and confidence intervals obtained within the two matched sub-cohorts overlapped. CONCLUSION: Although ASDD suggest better matching with hdPS than with PS, measures of association were almost identical when adjusted for either method. Use of the hdPS method in adjusting for confounding by indication within future studies should be recommended due to its ability to identify confounding variables which may be unknown to the investigators.
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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 | 0,105 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».