Recall bias across 7 days in self‐reported alcohol consumption prior to injury among emergency department patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION AND AIMS: Recall bias is a concern in self-reported alcohol consumption, potentially accounting for varying risk estimates for injury in emergency department (ED) studies. The likelihood of reporting drinking for the same 6-h period each day of the week for a full week preceding the injury event is analysed among injured ED patients. DESIGN AND METHODS: Probability samples of patients 18 years old and older were interviewed in two ED sites in Vancouver and one in Victoria, BC (n = 1191). Generalized estimating equation modelling was used to predict the likelihood of reporting drinking for the same 6-h period prior to the injury event for each day of the week, compared to day 7 as the reference recall day, for a full week preceding the event. Recall by frequency of drinking and frequency of heavy drinking was analysed. RESULTS: Drinking was significantly more likely to be reported for each of the first 3 days of recall compared to 7-day recall and highest for 1-day recall (odds ration 1.55; = 0.002). Patients who reported ≥ weekly drinking and 5+ drinking < monthly were significantly more likely to report drinking for each of the first 3 days of recall (compared to 7-day recall). DISCUSSION: Findings suggest the first 3 days prior to injury may be a less biased multiple-matched control period than longer periods of recall in case-crossover studies. CONCLUSION: Length of accurate recall may be important to consider in case-crossover analysis and other study designs that rely on patient self-report such as the Timeline Followback. [Cherpitel CJ, Ye Y, Stockwell T, Vallance K, Chow C. Recall bias across 7 days in self-reported alcohol consumption prior to injury among emergency department patients.
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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 | 0,026 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».