Estimation of the marginal effect of antidepressants on body mass index under confounding and endogenous covariate-driven monitoring times
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In studying the marginal effect of antidepressants on body mass index using electronic health records data, we face several challenges. Patients’ characteristics can affect the exposure (confounding) as well as the timing of routine visits (measurement process), and those characteristics may be altered following a visit which can create dependencies between the monitoring and body mass index when viewed as a stochastic or random processes in time. This may result in a form of selection bias that distorts the estimation of the marginal effect of the antidepressant. Inverse intensity of visit weights have been proposed to adjust for these imbalances, however no approaches have addressed complex settings where the covariate and the monitoring processes affect each other in time so as to induce endogeneity, a situation likely to occur in electronic health records. We review how selection bias due to outcome-dependent follow-up times may arise and propose a new cumulated weight that models a complete monitoring path so as to address the above-mentioned challenges and produce a reliable estimate of the impact of antidepressants on body mass index. More specifically, we do so using data from the Clinical Practice Research Datalink in the United Kingdom, comparing the marginal effect of two commonly used antidepressants, citalopram and fluoxetine, on body mass index. The results are compared to those obtained with simpler methods that do not account for the extent of the dependence due to an endogenous covariate process.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle