Propensity Score Analysis for a Semi-Continuous Exposure Variable: A Study of Gestational Alcohol Exposure and Childhood Cognition
Notice bibliographique
Résumé
Propensity score methodology has become increasingly popular in recent years as a tool for estimating causal effects in observational studies. Much of the related research has been directed at settings with binary or discrete exposure variables with more recent work involving continuous exposure variables. In environmental epidemiology, a substantial proportion of individuals is often completely unexposed while others may experience heavy exposure leading to an exposure distribution with a point mass at zero and a heavy right tail. We suggest a new approach to handle this type of exposure data by constructing a propensity score based on a two-part model and show how this model can be used to more reliably adjust for covariates of a semi-continuous exposure variable. We also consider the case when a misspecified propensity score is used in a regression adjustment and derive an explicit form of the bias. We show that the potential bias gets smaller as the estimated propensity score gets closer to the true expectation of the exposure variable given a set of observed covariates. While this result pertains to a more general setting, we use it to evaluate the potential bias in settings in which the true exposure has a semi-continuous structure. We also evaluate and compare the performance of our proposed method through simulation studies relative to a simpler linear regression-based propensity score for a continuous exposure variable as well as through direct covariate adjustment. Overall, we find that using a propensity score constructed via a two-part model significantly improves the regression estimate when the exposure variable is semi-continuous in nature. Specifically when the proportion of non-exposed subjects is high and the effects of covariates on exposure and outcome are strong, the proposed two-part propensity score method outperforms the more standard competing methods. We illustrate our method using data from the Detroit Longitudinal Cohort Study in which the exposure variable reflects gestational alcohol exposure featuring zero values and a long tail.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».