Strategies for evaluating the assumptions of the regression discontinuity design: a case study using a human papillomavirus vaccination programme
Notice bibliographique
Résumé
Background: The regression discontinuity design (RDD) is a quasi-experimental approach used to avoid confounding bias in the assessment of new policies and interventions. It is applied specifically in situations where individuals are assigned to a policy/intervention based on whether they are above or below a pre-specified cut-off on a continuously measured variable, such as birth date, income or weight. The strength of the design is that, provided individuals do not manipulate the value of this variable, assignment to the policy/intervention is considered as good as random for individuals close to the cut-off. Despite its popularity in fields like economics, the RDD remains relatively unknown in epidemiology where its application could be tremendously useful. Methods: In this paper, we provide a practical introduction to the RDD for health researchers, describe four empirically testable assumptions of the design and offer strategies that can be used to assess whether these assumptions are met in a given study. For illustrative purposes, we implement these strategies to assess whether the RDD is appropriate for a study of the impact of human papillomavirus vaccination on cervical dysplasia. Results: We found that, whereas the assumptions of the RDD were generally satisfied in our study context, birth timing had the potential to confound our effect estimate in an unexpected way and therefore needed to be taken into account in the analysis. Conclusions: Our findings underscore the importance of assessing the validity of the assumptions of this design, testing them when possible and making adjustments as necessary to support valid causal inference.
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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 | 0,426 | 0,617 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».