Systematic review of statistical approaches to quantify, or correct for, measurement error in a continuous exposure in nutritional epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several statistical approaches have been proposed to assess and correct for exposure measurement error. We aimed to provide a critical overview of the most common approaches used in nutritional epidemiology. METHODS: MEDLINE, EMBASE, BIOSIS and CINAHL were searched for reports published in English up to May 2016 in order to ascertain studies that described methods aimed to quantify and/or correct for measurement error for a continuous exposure in nutritional epidemiology using a calibration study. RESULTS: We identified 126 studies, 43 of which described statistical methods and 83 that applied any of these methods to a real dataset. The statistical approaches in the eligible studies were grouped into: a) approaches to quantify the relationship between different dietary assessment instruments and "true intake", which were mostly based on correlation analysis and the method of triads; b) approaches to adjust point and interval estimates of diet-disease associations for measurement error, mostly based on regression calibration analysis and its extensions. Two approaches (multiple imputation and moment reconstruction) were identified that can deal with differential measurement error. CONCLUSIONS: For regression calibration, the most common approach to correct for measurement error used in nutritional epidemiology, it is crucial to ensure that its assumptions and requirements are fully met. Analyses that investigate the impact of departures from the classical measurement error model on regression calibration estimates can be helpful to researchers in interpreting their findings. With regard to the possible use of alternative methods when regression calibration is not appropriate, the choice of method should depend on the measurement error model assumed, the availability of suitable calibration study data and the potential for bias due to violation of the classical measurement error model assumptions. On the basis of this review, we provide some practical advice for the use of methods to assess and adjust for measurement error in nutritional epidemiology.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,152 | 0,749 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».