Correcting hazard ratio estimates for outcome misclassification using multiple imputation with internal validation data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Outcome misclassification may occur in observational studies using administrative databases. We evaluated a two-step multiple imputation approach based on complementary internal validation data obtained from two subsamples of study participants to reduce bias in hazard ratio (HR) estimates in Cox regressions. METHODS: We illustrated this approach using data from a surveyed sample of 6247 individuals in a study of statin-diabetes association in Quebec. We corrected diabetes status and onset assessed from health administrative data against self-reported diabetes and/or elevated fasting blood glucose (FBG) assessed in subsamples. The association between statin use and new onset diabetes was evaluated using administrative data and the corrected data. By simulation, we assessed the performance of this method varying the true HR, sensitivity, specificity, and the size of validation subsamples. RESULTS: The adjusted HR of new onset diabetes among statin users versus non-users was 1.61 (95% confidence interval: 1.09-2.38) using administrative data only, 1.49 (0.95-2.34) when diabetes status and onset were corrected based on self-report and undiagnosed diabetes (FBG ≥ 7 mmol/L), and 1.36 (0.92-2.01) when corrected for self-report and undiagnosed diabetes/impaired FBG (≥ 6 mmol/L). In simulations, the multiple imputation approach yielded less biased HR estimates and appropriate coverage for both non-differential and differential misclassification. Large variations in the corrected HR estimates were observed using validation subsamples with low participation proportion. The bias correction was sometimes outweighed by the uncertainty introduced by the unknown time of event occurrence. CONCLUSION: Multiple imputation is useful to correct for outcome misclassification in time-to-event analyses if complementary validation data are available from subsamples. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,226 | 0,353 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».