Robust Cox Regression as an Alternative Method to Estimate Adjusted Relative Risk in Prospective Studies with Common Outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To demonstrate the use of robust Cox regression in estimating adjusted relative risks (and confidence intervals) when all participants with an identical follow-up time and when a common outcome is investigated. Methods: In this paper, we propose an alternative statistical method, robust Cox regression, to estimate adjusted relative risks in prospective studies. We use simulated cohort data to examine the suitability of robust Cox regression. Results: Robust Cox regression provides estimates that are equivalent to those of modified Poisson regression: regression coefficients, relative risks, 95% confidence intervals, P values. It also yields reasonable probabilities (bounded by 0 and 1). Unlike modified Poisson regression, robust Cox regression allows for four automatic variable selection methods, it directly computes adjusted relative risks for continuous variables, and is able to incorporate time-dependent covariates. Conclusion: Given the popularity of Cox regression in the medical and epidemiological literature, we believe that robust Cox regression may gain wider acceptance and application in the future. We recommend robust Cox regression as an alternative analytical tool to modified Poisson regression. In this study we demonstrated its utility to estimate adjusted relative risks for common outcomes in prospective studies with two or three waves of data collection (spaced similarly).
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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 | 0,012 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle