A Bayesian framework to account for misclassification error and uncertainty in the estimation of abortion incidence
Notice bibliographique
Résumé
Obtaining reliable estimates of the incidence of induced abortion remains a significant challenge in abortion re- search. In recent years, one indirect, survey-based technique for measuring the incidence of induced abortion which has gained significant attention is the Confidante Method. The method has been employed in various legal and social contexts, however, its efficacy has not been uniformly established and many studies have found its success to be context-dependent. Greater focus has been placed recently on assessing the method’s key assumptions and quantifying and adjusting for biases that arise from violations in those assumptions. In this paper we propose a general statistical framework to conceptualize and quantify the impact of biases on measuring abortion incidence from surveys. Specifically, we define the relationship between observed and true abortion prevalence based on misclassification error related to the sensitivity and specificity of the survey instrument. We argue that this formulation leads naturally to a Bayesian modeling approach to estimate abortion prevalence. Such a modelling framework allows for different levels of uncertainty about the misclassification parameters to be incorporated in the modeling process, with that uncertainty being propagated through to the final estimates. We illustrate our framework and modelling approach on data from an application of the Confidante Method in Uganda in 2018, where we account for systematic differences in confidante abortion reports based on the self-reported abortion experiences of surveyed individuals.
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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 | 0,049 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».