Évaluation de la performance du score de propension à hautes dimensions dans le cadre d’études observationnelles québécoises
Notice bibliographique
Résumé
Les scores de propension (PS) sont fréquemment utilisés dans l’ajustement pour des facteurs confondants liés au biais d’indication. Cependant, ils sont limités par le fait qu’ils permettent uniquement l’ajustement pour des facteurs confondants connus et mesurés. Les scores de propension à hautes dimensions (hdPS), une variante des PS, utilisent un algorithme standardisé afin de sélectionner les covariables pour lesquelles ils vont ajuster. L’utilisation de cet algorithme pourrait permettre l’ajustement de tous les types de facteurs confondants. Cette thèse a pour but d’évaluer la performance de l’hdPS vis-à-vis le biais d’indication dans le contexte d’une étude observationnelle examinant l’effet diabétogénique potentiel des statines. Dans un premier temps, nous avons examiné si l’exposition aux statines était associée au risque de diabète. Les résultats de ce premier article suggèrent que l’exposition aux statines est associée avec une augmentation du risque de diabète et que cette relation est dose-dépendante et réversible dans le temps. Suite à l’identification de cette association, nous avons examiné dans un deuxième article si l’hdPS permettait un meilleur ajustement pour le biais d’indication que le PS; cette évaluation fut entreprise grâce à deux approches: 1) en fonction des mesures d’association ajustées et 2) en fonction de la capacité du PS et de l’hdPS à sélectionner des sous-cohortes appariées de patients présentant des caractéristiques similaires vis-à-vis 19 caractéristiques lorsqu’ils sont utilisés comme critère d’appariement. Selon les résultats présentés dans le cadre du deuxième article, nous avons démontré que l’évaluation de la performance en fonction de la première approche était non concluante, mais que l’évaluation en fonction de la deuxième approche favorisait l’hdPS dans son ajustement pour le biais d’indication. Le dernier article de cette thèse a cherché à examiner la performance de l’hdPS lorsque des facteurs confondants connus et mesurés sont masqués à l’algorithme de sélection. Les résultats de ce dernier article indiquent que l’hdPS pourrait, au moins partiellement, ajuster pour des facteurs confondants masqués et qu’il pourrait donc potentiellement ajuster pour des facteurs confondants non mesurés. Ensemble ces résultats indiquent que l’hdPS serait supérieur au PS dans l’ajustement pour le biais d’indication et supportent son utilisation lors de futures études observationnelles basées sur des données médico-administratives.
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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 | 0,017 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».