An Alternative Perspective on the Robust Poisson Method for Estimating Risk or Prevalence Ratios
Notice bibliographique
Résumé
The robust Poisson method is becoming increasingly popular when estimating the association of exposures with a binary outcome. Unlike the logistic regression model, the robust Poisson method yields results that can be interpreted as risk or prevalence ratios. In addition, it does not suffer from frequent nonconvergence problems such as the most common implementations of maximum likelihood estimators of the log-binomial model. However, using a Poisson distribution to model a binary outcome may seem counterintuitive. Methodologic papers have often presented this as a good approximation to the more natural binomial distribution. In this article, we provide an alternative perspective to the robust Poisson method based on the semiparametric theory. This perspective highlights that the robust Poisson method does not require assuming a Poisson distribution for the outcome. In fact, the method only assumes a log-linear relation between the risk or prevalence of the outcome and the explanatory variables. This assumption and the consequences of its violation are discussed. We also provide suggestions to reduce the risk of violating the modeling assumption. Additionally, we discuss and contrast the robust Poisson method with other approaches for estimating exposure risk or prevalence ratios. See video abstract at, http://links.lww.com/EDE/B987 .
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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 | 0,036 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».