Comparison of cohort and nested case‐control designs for estimating the effect of time‐varying drug exposure on the risk of adverse event in the presence of ties
Notice bibliographique
Résumé
Cohort and nested case-control (NCC) designs are frequently used in pharmacoepidemiology to assess the associations of drug exposure that can vary over time with the risk of an adverse event. Although it is typically expected that estimates from NCC analyses are similar to those from the full cohort analysis, with moderate loss of precision, only few studies have actually compared their respective performance for estimating the effects of time-varying exposures (TVE). We used simulations to compare the properties of the resulting estimators of these designs for both time-invariant exposure and TVE. We varied exposure prevalence, proportion of subjects experiencing the event, hazard ratio, and control-to-case ratio and considered matching on confounders. Using both designs, we also estimated the real-world associations of time-invariant ever use of menopausal hormone therapy (MHT) at baseline and updated, time-varying MHT use with breast cancer incidence. In all simulated scenarios, the cohort-based estimates had small relative bias and greater precision than the NCC design. NCC estimates displayed bias to the null that decreased with a greater number of controls per case. This bias markedly increased with higher proportion of events. Bias was seen with Breslow's and Efron's approximations for handling tied event times but was greatly reduced with the exact method or when NCC analyses were matched on confounders. When analyzing the MHT-breast cancer association, differences between the two designs were consistent with simulated data. Once ties were taken correctly into account, NCC estimates were very similar to those of the full cohort analysis.
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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 | 0,213 | 0,326 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».