Importance of accounting for loss to follow-up when comparing mortality between immigrants and long-term residents: a population-based retrospective cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the association between immigration status and all-cause mortality in different disease cohorts, and the impact of loss to follow-up on the observed associations. DESIGN: Population-based retrospective cohort study using linked administrative health data in Ontario, Canada. SETTING: We followed adults with a first-ever diagnosis of ischaemic stroke, cancer or schizophrenia between 2002 and 2013 from index event to death, loss to follow-up, or end of follow-up in 2018. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: Our outcomes of interest were all-cause mortality and loss to follow-up. For each disease cohort, we calculated adjusted HRs of death in immigrants compared with long-term residents, adjusting for demographic characteristics and comorbidities, with and without censoring for those who were lost to follow-up. We calculated the ratio of two the HRs and the respective CL using bootstrapping methods. RESULTS: Immigrants were more likely to be lost to follow-up than long-term residents in all disease cohorts. Not accounting for this loss to follow-up overestimated the magnitude of the association between immigration status and mortality in those with ischaemic stroke (HR of death before vs after accounting for censoring: 0.78 vs 0.83, ratio=0.95; 95% CL 0.93 to 0.97), cancer (0.74 vs 0.78, ratio=0.96; 0.95 to 0.96), and schizophrenia (0.54 vs 0.56, ratio=0.97; 0.96 to 0.98). CONCLUSIONS: Immigrants to Canada have a survival advantage that varies by the disease studied. The magnitude of this advantage is modestly overestimated by not accounting for the higher loss to follow-up in immigrants.
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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 | 0,181 | 0,264 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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; 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 ».