Marginal structural models with latent class growth analysis of treatment trajectories: Statins for primary prevention among older adults
Notice bibliographique
Résumé
Latent class growth analysis is increasingly proposed as a solution to summarize the observed longitudinal treatment into a few distinct groups. When latent class growth analysis is combined with standard approaches like Cox proportional hazards models, confounding bias is not properly addressed because of time-varying covariates that have a double role of confounders and mediators. We propose to use latent class growth analysis to classify individuals into a few latent classes based on their medication adherence pattern, then choose a working marginal structural model that relates the outcome to these groups. The parameter of interest is defined as a projection of the true marginal structural model onto the chosen working model. Simulation studies are used to illustrate our approach and compare it with unadjusted, baseline covariates adjusted, time-varying covariates adjusted, and inverse probability of trajectory groups weighted adjusted models. Our proposed approach yielded estimators with little or no bias and appropriate coverage of confidence intervals in these simulations. We applied our latent class growth analysis and marginal structural model approach to a database comprising information on 52,790 individuals from the province of Quebec, Canada, aged more than 65 and who were statin initiators to estimate the effect of statin-usage trajectories on a first cardiovascular event.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».