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Enregistrement W4324137862 · doi:10.1136/oem-2023-epicoh.91

O-90 Comparing responses from proxy and self-respondents in a population-based case-control study of occupational exposures and prostate cancer

2023· article· en· W4324137862 sur OpenAlexaffabout
Marie‐Élise Parent, Charlotte Salmon, Christine Barul, Miceline Mésidor, Canisius Fantodji, Hugues Richard, Jennifer Yu, Marie‐Claude Rousseau

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSurvey Methodology and Nonresponse
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProxy (statistics)RespondentDemographyInterviewPoisson regressionConfidence intervalPopulationPsychologyMedicineGerontologyStatisticsEnvironmental healthMathematicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Introduction</h3> Using proxy respondents can improve response rates and reduce potential selection bias. However, possible differences in reporting by type of respondent have rarely been documented. We compared general and occupational information collected from proxies and self-respondents, including the interview duration and quality, number of jobs reported and the extent of missing data. <h3>Methods</h3> Data from the Prostate Cancer &amp; Environment Study, a population-based case-control study conducted in 2005–2012 in Montreal, Canada were used. General information and detailed descriptions of each job held by male subjects, aged 65 years on average, were elicited during face-to-face interviews. Linear regression estimated the association between respondent status (proxy/self) and interview duration, adjusting for age and interviewer. Poisson regression was used to examine the relationship with number of reported jobs, adjusted for age, interviewer and career length. <h3>Results</h3> Analyses included 3,790 self-respondents and 135 proxy respondents; 72% of proxies were spouses. Proxies more often responded on behalf of blue-collar-workers. Interview duration for proxies was on average 25.1 minutes shorter than for self-respondents (95% confidence interval (CI) = -29.7; -20.5), with a difference more pronounced for blue-collar workers. Interview quality was judged by interviewers as doubtful/poor for 11% of proxies and 5% of self-respondents. Proxies reported 1.5 fewer jobs than self-respondents (95%CI = -1.8; -1.2), similarly for blue- and white-collar workers. The proportion of subjects who provided no details on work schedules, chemical exposures, use of protective equipment or workplace characteristics was higher among proxies than self-respondents (7% vs 4%). There were only marginal differences in reporting between proxies and self-respondents according to the case or control status of index subjects. <h3>Conclusion</h3> Findings suggest that the quantity and quality of occupational information elicited from proxies may be inferior to that of self-respondents, but that differences in reporting are non-differential according to disease status.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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