Conditional validation sampling for consistent risk estimation with binary outcome data subject to misclassification
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Misclassification of a binary outcome can introduce bias in estimation of the odds-ratio associated with an exposure of interest in pharmacoepidemiology research. It has been previously demonstrated that utilizing information from an internal randomly selected validation sample can help mitigate this bias. METHODS: Using a Monte Carlo simulation-based approach, we study the properties of misclassification bias-adjusted odds-ratio estimators in a contingency table setting. We consider two methods of internal validation sampling; namely, simple random sampling and sampling conditional on the original (possibly incorrect) outcome status. Additional simulation studies are conducted to investigate these sampling approaches in a multi-table setting. RESULTS: We demonstrate that conditional validation sampling, across a range of subsampling fractions, can produce better estimates than those based on an unconditional simple random sample. This approach allows for greater flexibility in the chosen categorical composition of the validation data, as well as the potential for obtaining a more efficient estimator of the odds-ratio. We further demonstrate that this relationship holds for the Mantel-Haenszel misclassification bias-adjusted odds-ratio in stratified samples. Recommendations for the choice of validation subsampling fraction are also provided. CONCLUSIONS: Careful consideration when choosing the sampling scheme used to draw internal validation samples can improve the properties of the outcome misclassification bias-adjusted odds-ratio estimator in a (multiple) contingency table.
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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 | 0,139 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; 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 ».