The Use of Active Comparators in Self-Controlled Designs
Notice bibliographique
Résumé
For self-controlled studies of medication-related effects, time-varying confounding by indication can occur if the indication varies over time. We describe how active comparators might mitigate such bias, using an empirical example. Approaches to using active comparators are described for case-crossover design, case-time-control design, self-controlled case-series, and sequence symmetry analyses. In the empirical example, we used Danish data from 1996-2018 to study the association between penicillin and venous thromboembolism (VTE), using roxithromycin, a macrolide antibiotic, as comparator. Upper respiratory infection is a transient risk factor for VTE, thus representing time-dependent confounding by indication. Odds ratios for case-crossover analysis were 3.35 (95% confidence interval: 3.23, 3.49) for penicillin and 3.56 (95% confidence interval: 3.30, 3.83) for roxithromycin. We used a Wald-based method or an interaction term to estimate the odds ratio for penicillin with roxithromycin as comparator. These 2 estimates were 0.94 (95% confidence interval: 0.87, 1.03) and 1.03 (95% confidence interval: 0.95, 1.13). Results were similar for the case-time-control analysis, but both the self-controlled case-series and sequence symmetry analysis suggested a weak protective effect of penicillin, seemingly explained by VTE affecting future exposure exclusively for penicillin. The strong association of antibiotics with VTE suggests presence of confounding by indication. Such confounding can be mitigated by using an active comparator.
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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 | 0,478 | 0,670 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».