Bias Due to Correlation Between Times-at-Risk for Infection in Epidemiologic Studies Measuring Biological Interactions Between Sexually Transmitted Infections: A Case Study Using Human Papillomavirus Type Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The clustering of human papillomavirus (HPV) infections in some individuals is often interpreted as the result of common risk factors rather than biological interactions between different types of HPV. The intraindividual correlation between times-at-risk for all HPV infections is not generally considered in the analysis of epidemiologic studies. We used a deterministic transmission model to simulate cross-sectional and prospective epidemiologic studies measuring associations between 2 HPV types. When we assumed no interactions, the model predicted that studies would estimate odds ratios and incidence rate ratios greater than 1 between HPV types even after complete adjustment for sexual behavior. We demonstrated that this residual association is due to correlation between the times-at-risk for different HPV types, where individuals become concurrently at risk for all of their partners' HPV types when they enter a partnership and are not at risk when they are single. This correlation can be controlled in prospective studies by restricting analyses to susceptible individuals with an infected sexual partner. The bias in the measured associations was largest in low-sexual-activity populations, cross-sectional studies, and studies which evaluated infection with a first HPV type as the exposure. These results suggest that current epidemiologic evidence does not preclude the existence of competitive biological interactions between HPV types.
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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 | 0,383 | 0,600 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| 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; 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 ».