IMPACT OF DRUG EXPOSURE DEFINITIONS ON OBSERVED ASSOCIATIONS IN PHARMACOEPIDEMIOLOGY RESEARCH
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND - A variety of methods are used to define exposure in pharmacoepidemiologic studies. Although each method has known biases, the relative effect of these biases on an observed association has not been fully examined. OBJECTIVE - To explore the influence of different exposure definitions on estimates, using the association between metformin and all-cause mortality as a proto-typical model. METHODS - New users of oral anti-hyperglycemic drugs were identified using administrative health databases from Alberta, Canada between 1998 and 2010. Drug exposure was described using definitions that are commonly used in observational studies. All analyses included the same covariates of age, gender, and a comorbidity score, and subjects not exposed to metformin served as the reference group. The measure of association was assessed using a Cox Proportional Hazards model for cohort studies and conditional logistic regression for case-control studies. RESULTS - We identified 64,293 new oral anti-hyperglycemic drugs users; mean age 68.9 years, 33,131 (52%) males, and 24,745 (39%) deaths during a mean follow-up of 6 years. In adjusted models, the association between metformin and mortality ranged from 0.23 (95% CI 0.22-0.25) to 0.92 (95% CI 0.88-0.95) reduction. Most metformin exposure definitions, however, provided estimates in the 0.6-0.8 reduction range, aligning with the results of previous observational studies. CONCLUSIONS - The variety of exposure definitions tested in this analysis produced a wide range of associations between metformin and mortality risk. Therefore, pharmacoepidemiological studies should implement sensitivity analyses including at least two exposure definitions to provide more robust and potentially valid study estimates.
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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 | 0,583 | 0,705 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».