Adjusting for differential misclassification in matched case‐control studies utilizing health administrative data
Notice bibliographique
Résumé
In epidemiological studies of secondary data sources, lack of accurate disease classifications often requires investigators to rely on diagnostic codes generated by physicians or hospital systems to identify case and control groups, resulting in a less-than-perfect assessment of the disease under investigation. Moreover, because of differences in coding practices by physicians, it is hard to determine the factors that affect the chance of an incorrectly assigned disease status. What results is a dilemma where assumptions of non-differential misclassification are questionable but, at the same time, necessary to proceed with statistical analyses. This paper develops an approach to adjust exposure-disease association estimates for disease misclassification, without the need of simplifying non-differentiality assumptions, or prior information about a complicated classification mechanism. We propose to leverage rich temporal information on disease-specific healthcare utilization to estimate each participant's probability of being a true case and to use these estimates as weights in a Bayesian analysis of matched case-control data. The approach is applied to data from a recent observational study into the early symptoms of multiple sclerosis (MS), where MS cases were identified from Canadian health administrative databases and matched to population controls that are assumed to be correctly classified. A comparison of our results with those from non-differentially adjusted analyses reveals conflicting inferences and highlights that ill-suited assumptions of non-differential misclassification can exacerbate biases in association estimates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,190 | 0,429 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».