Causation and prevention in epidemiology: assumptions, derivations, and measures old and new
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Epidemiologic measures quantifying the causative or the preventive effect of a particular agent with respect to a given disease are frequently used, but the set of assumptions on which they rest, and the consequences of these assumptions, are not widely understood. We present a rigorous derivation of these measures from the sufficient-causes model of disease occurrence and from the definition of causation as the bringing forward of the occurrence time of an event. This exercise brings out the fact that an understanding of the assumptions underpinning all measures of effect, and of the extent to which they may or may not be met, is necessary to their prudent interpretation. We also introduce a new measure, discarding 1) the sufficient-causes model and 2) the assumption that the agent can only be either causative or preventive, relative to a given disease, but not both. Some may consider this more acceptable than having to decide, on slim or no evidence, that the agent has only one kind of effect on the disease. In any case, I submit that epidemiology should eventually discard the concept of causation, as has been done in some other basic sciences, and replace it with the adequate modeling of disease-producing processes, in individuals and populations.
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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 | 0,029 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| 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 ».