A mathematical model of case-ascertainment bias: Applied to case-control studies nested within a randomized screening trial
Notice bibliographique
Résumé
When some individuals are screen-detected before the beginning of the study, but otherwise would have been diagnosed symptomatically during the study, this results in different case-ascertainment probabilities among screened and unscreened participants, referred to here as lead-time-biased case-ascertainment (LTBCA). In fact, this issue can arise even in risk-factor studies nested within a randomized screening trial; even though the screening intervention is randomly allocated to trial arms, there is no randomization to potential risk-factors and uptake of screening can differ by risk-factor strata. Under the assumptions that neither screening nor the risk factor affects underlying incidence and no other forms of bias operate, we simulate and compare the underlying cumulative incidence and that observed in the study due to LTBCA. The example used will be constructed from the randomized Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian cancer screening trial. The derived mathematical model is applied to simulating two nested studies to evaluate the potential for screening bias in observational lung cancer studies. Because of differential screening under plausible assumptions about preclinical incidence and duration, the simulations presented here show that LTBCA due to chest x-ray screening can significantly increase the estimated risk of lung cancer due to smoking by 1% and 50%. Traditional adjustment methods cannot account for this bias, as the influence screening has on observational study estimates involves events outside of the study observation window (enrollment and follow-up) that change eligibility for potential participants, thus biasing case ascertainment.
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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 | 0,113 | 0,189 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».