Impact of the Improper Adjustment for Age in Research on Age-Related Macular Degeneration: An Example Using Data from the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Confounding is an important problem in observational research. Improper modeling of the confounder will lead to residual confounding that may distort results and impact inferences. An example of this will be presented from research on age-related macular degeneration and depression.Methods: A 3-year prospective cohort study was performed using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging consisting of 30,097 individuals aged 45–85 years. Incident depression was assessed using the Center for Epidemiologic Studies Depression scale. Participants were asked if they had ever had a physician diagnosis of age-related macular degeneration (AMD). Multivariable Poisson regression was used. Age was modeled in four ways including as a linear term, as a 4-category variable, as a spline, and as a polynomial. Models were compared using the Akaike’s Information Criteria (AIC) with lower scores indicating better performance.Results: The point estimates and inferences differed depending on how age was modeled. Age had a J-shape relationship with the incidence of depression. The model with the lowest AIC was when age was entered as a categorical variable. When age was modeled in this way, AMD was not significantly associated with the incidence of depression (relative risk (RR) = 1.21, 95% Confidence Interval (CI) 0.97, 1.53). By contrast, when age was modeled as a linear term, AMD was significantly associated with the incidence of depression (RR = 1.28, 95% CI 1.02, 1.61).Conclusions: Researchers should clearly report their adjustment strategies and should be cautious when modeling the relationship between age and depression in order to minimize residual confounding.
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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 | 0,215 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».