A Comparison of Variance Estimators for Logistic Regression Models Estimated Using Generalized Estimating Equations (<scp>GEE</scp>) in the Context of Observational Health Services Research
Notice bibliographique
Résumé
In observational health services research, researchers often use clustered data to estimate the independent association between individual outcomes and several cluster-level covariates after adjusting for individual-level characteristics. Generalized estimating equations are a popular method for estimating generalized linear models using clustered data. The conventional Liang-Zeger variance estimator is known to result in estimated standard errors that are biased low when the number of clusters in small. Alternative variance estimators have been proposed for use when the number of clusters is low. Previous studies focused on these alternative variance estimators in the context of cluster randomized trials, which are often characterized by a small number of clusters and by an outcomes regression model that often consists of a single cluster-level variable (the treatment/exposure variable). We addressed the following questions: (i) which estimator is preferred for estimating the standard errors of cluster-level covariates for logistic regression models with multiple binary and continuous cluster-level variables in addition to subject-level variables; (ii) in such settings, how many clusters are required for the Liang-Zeger variance estimator to have acceptable performance for estimating the standard errors of cluster-level covariates. We suggest that when estimating standard errors: (i) when the number of clusters is < 15 use the Kauermann-Carroll estimator; (ii) when the number of clusters is between 15 and 40 use the Fay-Graubard estimator; (iii) when the number of clusters exceeds 40, use the Liang-Zeger estimator or the Fay-Graubard estimator. When estimating confidence intervals, we suggest using the Mancl-DeRouen estimator with a t-distribution.
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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 | 0,141 | 0,404 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».