An Alternative Perspective on the Robust Poisson Method for Estimating Risk or Prevalence Ratios
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
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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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 | 0,081 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle