Graphical comparisons of relative disease burden across multiple risk factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population attributable fractions (PAF) measure the proportion of disease prevalence that would be avoided in a hypothetical population, similar to the population of interest, but where a particular risk factor is eliminated. They are extensively used in epidemiology to quantify and compare disease burden due to various risk factors, and directly influence public policy regarding possible health interventions. In contrast to individual specific metrics such as relative risks and odds ratios, attributable fractions depend jointly on both risk factor prevalence and relative risk. The relative contributions of these two components is important, and usually needs to be presented in summary tables that are presented together with the attributable fraction calculation. However, representing PAF in an accessible graphical format, that captures both prevalence and relative risk, may assist interpretation. METHODS: Taylor-series approximations to PAF in terms of risk factor prevalence and log-odds ratio are derived that facilitate simultaneous representation of PAF, risk factor prevalence and risk-factor/disease log-odds ratios on a single co-ordinate axis. Methods are developed for binary, multi-category and continuous exposure variables. RESULTS: The methods are demonstrated using INTERSTROKE, a large international case control dataset focused on risk factors for stroke. CONCLUSIONS: The described methods could be used as a complement to tables summarizing prevalence, odds ratios and PAF, and may convey the same information in a more intuitive and visually appealing manner. The suggested nomogram can also be used to visually estimate the effects of health interventions which only partially reduce risk factor prevalence. Finally, in the binary risk factor case, the approximations can also be used to quickly convert logistic regression coefficients for a risk factor into approximate PAFs.
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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 | 0,016 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».