Inverse-intensity weighted generalized estimating equations for longitudinal data subject to irregular observation: which variables should be included in the visit rate model?
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal data are often subject to irregular and informative visit times. Weighting generalized estimating equations by the inverse of the visit rate yields asymptotically unbiased estimates of regression coefficients provided that outcomes and visit times are conditionally independent, given the covariates in the visit model. Adding other covariates has no impact on the asymptotic bias of estimated regression coefficients, provided that conditional independence is maintained, but the impact on their variances is unknown. We show that variances are unchanged on adding variables associated with neither outcome nor visit process, and decrease on adding variables associated with outcome but not visit process. Adding variables associated with visits but not outcome may either increase or decrease variances of estimated outcome model regression coefficients, depending on the correlation structure of the covariates and the outcome. Application to a study of major depressive disorder found that the variances of estimated regression coefficients were of a similar magnitude when predictors of outcome but not visits were added to the visit rate model but consistently larger, in some cases by a factor of 2, on adding predictors of visits but not outcome. We recommend that visit process models include variables associated with outcome, but that those unassociated with the outcome be treated with caution.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».