Case-crossover designs and overdispersion with application to air pollution epidemiology
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
Over the last three decades, case-crossover designs have found many applications in health sciences, especially in air pollution epidemiology. They are typically used, in combination with partial likelihood techniques, to define a conditional logistic model for the responses, usually health outcomes, conditional on the exposures. Despite the fact that conditional logistic models have been shown equivalent, in typical air pollution epidemiology setups, to specific instances of the well-known Poisson time series model, it is often claimed that they cannot allow for overdispersion. This paper clarifies the relationship between case-crossover designs, the models that ensue from their use, and overdispersion. In particular, we propose to relax the assumption of independence between individuals traditionally made in case-crossover analyses, in order to explicitly introduce overdispersion in the conditional logistic model. As we show, the resulting overdispersed conditional logistic model coincides with the overdispersed, conditional Poisson model, in the sense that their likelihoods are simple re-expressions of one another. We further provide the technical details of a Bayesian implementation of the proposed case-crossover model, which we use to demonstrate, by means of a large simulation study, that standard case-crossover models can lead to dramatically underestimated coverage probabilities, while the proposed models do not. We also perform an illustrative analysis of the association between air pollution and morbidity in Toronto, Canada, which shows that the proposed models are more robust than standard ones to outliers such as those associated with public holidays.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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