Modern sources of controls in case-control studies
Notice bibliographique
Résumé
In 1992, Wacholder et al. developed a theoretical framework for case-control studies to minimize bias in control selection. They described 3 comparability principles (study base, deconfounding, and comparable accuracy) to reduce the potential for selection bias, confounding, and information bias in case-control studies. Wacholder et al. explained how these principles apply to traditional sources of control participants for case-control studies, including population controls, hospital controls, controls from a medical practice, friend or relative controls, and deceased controls. The goal of the present article is to extend this seminal work on case-control studies by providing a modern perspective on sources of control participants. Today, there are many more potential sources of control participants s for case-control studies than there were in the 1990s. This is due to technological advances in computing power, internet access, and availability of "big data" resources. These advances have vastly expanded the quantity and diversity of data available for case-control studies. We discuss control selection from electronic health records, health insurance claims databases, publicly available online data sources, and social media-based data. We focus on practical considerations for unbiased control selection, emphasizing the strengths and weaknesses of each modern source of controls for case-control studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».