Invited Commentary: Promise and Pitfalls of the Sibling Comparison Design in Studies of Optimal Birth Spacing
Notice bibliographique
Résumé
Numerous observational studies have shown that infants born after short interpregnancy intervals (the interval between birth and subsequent conception) are more likely to experience adverse perinatal outcomes than infants born following longer intervals. Yet it remains controversial whether the link between short interpregnancy interval and adverse outcomes is causal or is confounded by factors such as low socioeconomic position, inadequate access to health care, and unintended pregnancy. Sibling comparison studies, which use a woman as her own control by comparing exposure and outcome status of her different pregnancies (i.e., comparing sibling offspring), have gained popularity as a strategy to reduce confounding by these difficult-to-measure factors that are nevertheless relatively stable within women. A variant of this approach, used by Regan et al. (Am J Epidemiol. 2019;188(1):9-16) and reported in this issue of the Journal, is a maternally matched design based on a single interpregnancy interval per woman. Using real and simulated data, we highlight underappreciated shortcomings of these designs that could limit the validity of study findings. In particular, we illustrate how the single-interval variant appears to derive estimates from comparisons between different mothers, not within mothers. Future studies of optimal birth spacing using sibling comparison designs should examine in detail the potential consequences of these methodological limitations.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».