When exposure is subject to nondifferential misclassification, are validation data helpful in testing for an exposure–disease association?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Consider assessing the evidence for an exposure variable and a disease variable being associated, when the true exposure variable is more costly to obtain than an error‐prone but nondifferential surrogate exposure variable. From a study design perspective, there are choices regarding the best use of limited resources. Should one acquire the true exposure status for fewer subjects or the surrogate exposure status for more subjects? The issue of validation is also central, i.e., should we simultaneously measure the true and surrogate exposure variables on a subset of study subjects? Using large‐sample theory, we provide a framework for quantifying the power of testing for an exposure–disease association as a function of study cost. This enables us to present comparisons of different study designs under different suppositions about both the relative cost and the performance (sensitivity and specificity) of the surrogate variable. We present simulations to show the applicability of our theoretical framework, and we provide a case‐study comparing results from an actual study to what could have been seen had true exposure status been ascertained for a different proportion of study subjects. We also describe an extension of our ideas to a more complex situation involving covariates. The Canadian Journal of Statistics 47: 222–237; 2019 © 2019 Statistical Society of Canada
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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 | 0,268 | 0,628 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».