Berkson’s bias in biobank sampling in a specialised mental health care setting: a comparative cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether studying aetiological pathways of depression, in particular the well-established determinant of childhood trauma, only in a specialised mental healthcare setting can yield biased estimates of the aetiological association, given that the majority of individuals are treated in primary care settings. DESIGN AND SETTING: Two databanks were used in this study. The Canadian Community Health Survey (CCHS) on Mental Health and Well-Being 2012 is a national survey about mental health of adult Canadians. It measured common mental disorders and utilisation of services. The Signature mental health biobank includes adults from the Island of Montreal recruited at the emergency department of a major university mental health centre. After consent, participants filled standardised psychosocial questionnaires, gave blood samples, and their clinical diagnosis was recorded. We compared the cohort of depressed individuals from CCHS and Signature in contact with specialised services with those in contact with primary care or not in treatment. PARTICIPANTS: There were 860 participants with depression in the CCHS and 207 participants with depression in the Signature Bank. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOMES: The Childhood Experiences of Violence Questionnaire was used to measure childhood trauma in both settings. Childhood trauma is associated with depression as with other common mental and physical disorders. RESULTS: Individuals with depression in the CCHS who reported having been hospitalised for psychiatric treatment or having seen a psychiatrist or those from Signature were found to be more strongly associated with childhood abuse than individuals with depression who were treated in primary care settings or did not seek mental healthcare in the preceding year. CONCLUSIONS: Berkson's bias limits the generalisability of aetiological associations observed in such university-hospital-based biobanks, but the problem can be remedied by broadening recruitment to primary care settings and the general population.
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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 | 0,114 | 0,229 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».