Eliminating systematic bias from case-crossover designs
Notice bibliographique
Résumé
Case-crossover designs have been widely applied to epidemiological and medical investigations of associations between short-term exposures and risk of acute adverse health events. Much effort has been made in literature on understanding source of confounding and reducing systematic bias by reference-select strategies. In this paper, we explored the nature of bias in the ambi-directional and time-stratified case-crossover designs via simulation using actual air pollution data from urban Edmonton, Alberta, Canada. We further proposed a calibration approach for eliminating systematic bias in estimates (coefficient estimate, 95% confident interval, and p-value). Bias check for coefficient estimation, size check and power check for significance test were done via simulation experiments to show advantages of the calibrated case-crossover studies over the ones without calibration. An application was done to investigate associations between air pollutants and acute myocardial infarction hospitalizations in urban Edmonton. In conclusion, systematic bias in a case-crossover design is often unavoidable, leading to an obvious bias in the estimated effect and an unreliable p value in the significance test. The proposed calibration technique provides an efficient approach to eliminating systematic bias in a case-crossover study.
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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 | 0,232 | 0,317 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».