Extreme restriction design as a method for reducing confounding by indication in pharmacoepidemiologic research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Confounding by indication is a concern in observational pharmacoepidemiologic studies, including those that use active comparator, new user (ACNU) designs. Here, we present a method of restriction to an indication, which we call "extreme restriction," to reduce confounding in such studies. METHODS: As a case study, we evaluated the effect of proton pump inhibitors (PPIs) on hospitalization for community-acquired pneumonia (HCAP). PPI use has been associated with increased HCAP risk, but this association likely results from confounding by indication due to gastroesophageal reflux disease (GERD). Using the UK's Clinical Practice Research Datalink, we compared the risk of HCAP within 180 days between PPI users and histamine-2 receptor antagonist (H2RA) users in an ACNU cohort using Cox proportional hazard models with a time-fixed exposure definition adjusted for high-dimensional propensity score deciles. We then performed the same analysis on an "extremely-restricted" cohort of incident nonsteroidal anti-inflammatory drug (NSAID) users, some of whom received PPIs for prophylaxis. Because PPIs were given as prophylaxis in this population, confounding due to GERD should be limited. We compared effect estimates between ACNU and restricted cohorts to evaluate confounding in both analyses. RESULTS: In the ACNU cohort, PPIs were associated with an increased risk of HCAP (hazard ratio [HR]: 1.25; 95% confidence interval [CI]: 1.05, 1.47), but this association was not present in the restricted cohort (HR: 1.06; 95% CI: 0.75, 1.49). CONCLUSIONS: Restriction to a single indication for treatment may reduce confounding by indication in studies conducted in distributed data networks and other large databases.
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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 | 0,339 | 0,407 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».