Marginal hazard modeling in the presence of left censoring and unobserved history
Notice bibliographique
Résumé
Effective antiretroviral therapy (ART) has led to a great reduction in the rates of mortalityand morbidity in patients infected with the human immunodeficiency virus (HIV). However, despite the established benefits of ART in reducing almost all illnesses among HIV infected individuals, the impact of ART on liver disease in HIV and hepatitis C virus (HCV) co-infected individuals is not well understood. While ART remains the only approach to HIV treatment, its benefits in HIV-HCV co-infected individuals may be offset by its hepatotoxicity in a population in which rates of irreversible liver injury, alcohol use, and illicit drug use may be high. In addition to these factors, some studies hypothesize that liver disease in ART-treated HIV-HCV co-infected individuals may be associated with ART interruptions.Determining the impact of ART interruptions on liver disease such as fibrosis is of great importance since liver fibrosis affects many people and is a significant cause of morbidity and mortality among co-infected individuals. In this thesis, data from the Canadian Co-Infection Cohort (CCC) are used to determine the impact of ART interruptions on liver fibrosis in HIV-HCV co-infected adults. The CCC is unique in the sense that ART interruption | the time dependent exposure | may precede the time of enrolment. The analysis of CCC data is methodologically challenging for the following reasons: (i) a significant proportion of participants have partially unobserved histories of both confounders and time dependent exposure; (ii) some participants had experienced the event by the time of enrolment, and thus have completely unobserved histories and furtherhave left censored event times; and (iii) the possibility of bias due to non participation because co-infected individuals decide entirely for themselves whether or not to enrol. I address both partially and completely unobserved histories using an imputation based approach that "recovers" the unobserved time dependent data, simultaneously eliminating the problem of left censoring. These approaches allow for the use of the complete history and the inclusion of all participants in a Cox marginal structural model. The proposed approach to address the non participation bias consists of incorporating the inverse probability of participation weights into the models used to estimate the causal hazard ratio of ART interruptionson liver fibrosis. Although the proposed approaches are motivated by and applied to the CCC,they can be used in many studies of chronic disease in which the exposure precedes studyentry and the outcome event does not preclude further follow up.
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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 | 0,027 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».