Simulation study on the validity of the average risk approach in estimating population attributable fractions for continuous exposures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The population attributable fraction (PAF) is an important metric for estimating disease burden associated with causal risk factors. In an International Agency for Research on Cancer working group report, an approach was introduced to estimate the PAF using the average of a continuous exposure and the incremental relative risk (RR) per unit. This 'average risk' approach has been subsequently applied in several studies conducted worldwide. However, no investigation of the validity of this method has been done. OBJECTIVE: To examine the validity and the potential magnitude of bias of the average risk approach. METHODS: We established analytically that the direction of the bias is determined by the shape of the RR function. We then used simulation models based on a variety of risk exposure distributions and a range of RR per unit. We estimated the unbiased PAF from integrating the exposure distribution and RR, and the PAF using the average risk approach. We examined the absolute and relative bias as the direct and relative difference in PAF estimated from the two approaches. We also examined the bias of the average risk approach using real-world data from the Canadian Population Attributable Risk of Cancer study. RESULTS: The average risk approach involves bias, which is underestimation or overestimation with a convex or concave RR function (a risk profile that increases more/less rapidly at higher levels of exposure). The magnitude of the bias is affected by the exposure distribution as well as the value of RR. This approach is approximately valid when the RR per unit is small or the RR function is approximately linear. The absolute and relative bias can both be large when RR is not small and the exposure distribution is skewed. CONCLUSIONS: We recommend that caution be taken when using the average risk approach to estimate PAF.
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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 | 0,024 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».