Printed In U.SA. Effects of Agricultural Work and Other Proxy-derived Case-Control Data on Parkinson's Disease Risk Estimates
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the effects on Parkinson's disease risk estimates of exposure misciassification in proxy-derived data on agricultural work, pesticide use, rural living, well water drinking, head trauma, smoking, and family history of Parkinson's disease or essential tremor. The data were collected in 1989 as part of a population-based case-control study of Parkinson's disease in Calgary, Canada. Nondemented cases (n = 130) were selected from a case register of Calgary residents with neurologist-confirmed Parkinson's disease. For each case, two matched (sex and age ± 2.5 years) community controls were selected by random digit dialing. Forty cases and 77 controls were randomly selected as index respondents. The cases, controls, and one proxy respondent (spouse or offspring) for each Index respondent were interviewed using a structured questionnaire. The data were analyzed using conditional logistic regression. Incorporation of proxy-derived data for 30 % of the cases or controls, or both, resulted in considerable misciassification of exposure for some variables and, in most cases, attenuation of the odds ratio. The results indicate that pooling dichotomously classified data derived in part from self- and proxy respondents may result in biased estimates of Parkinson's disease risk associated with agricultural, family history, and head trauma factors. Am J Epidemiol 1995; 141:747-54. case-control studies; epidemiologic methods; head injuries; Parkinson disease; pesticides; smoking Case-control studies of chronic neurologic disor-ders, such as idiopathic Parkinson's disease (1, 2), Alzheimer's disease (3-6), or stroke (7, 8), have fre-quently relied on proxy respondents (usually spouses, offspring, siblings, or other relatives) to provide ret-rospective exposure data for cases who are deceased, demented, or otherwise unable to provide their own information and for controls. The quality of the proxy-derived data, however, is a concern as is the potential for bias in the risk estimates due to exposure miscias-sification (9-12). Several studies have evaluated the comparability of
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,084 | 0,020 |
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 ».