How to quantify deaths averted derived from interrupted time-series analyses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Interrupted time series (ITS) are an important tool for determining whether alcohol control policies, as well as other policy interventions, are successful over and above secular trends or chance. Subsequent to estimating whether a policy has had an effect, quantifying the key outcomes, such as the number of prevented deaths, is of primary practical importance. The current paper compares the results of two different methodological approaches to quantify deaths averted using different two standard populations. Methods Time series methodologies were used to estimate the effect size in deaths averted of a substantial increase in excise taxation in Lithuania in 2017. We compare the impact of a) using ITS methodology vs. fitting the trend before the intervention to predict the following 12 months and comparing the predicted monthly estimates of deaths with the actual numbers; and b) adjusting the time series either using the World Health Organization standard or the age distribution of Lithuania in the month before the intervention. The effect was estimated by sex. Results The increase in excise taxation was associated with a substantial decrease in all-cause mortality in all models considered. ITS methodology and using the age-distribution of Lithuania were consistently associated with higher estimates of deaths averted. Although confidence and prediction intervals were highly overlapping, the point estimates differed substantially. The taxation increase was associated with 1,155 deaths averted in the year following the intervention (95% prediction interval: 729, 1,582), corresponding to 2.80% of all deaths in Lithuania in the respective year, for the model selected as best for planning policy interventions in Lithuania. Conclusions Fitting a time series model for the time until the intervention, and then comparing the predicted time points with the actual mortality, standardizing to country-specific weights, was chosen as the best way to derive practically relevant effect sizes.
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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 | 0,066 | 0,235 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».