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J-GLOBAL ID：201802218803829397   整理番号：18A0928672

早産児の研究における因果的推論:シミュレーション研究【JST・京大機械翻訳】

Causal inference in studies of preterm babies: a simulation study

著者 (4件)： Snowden JM (School of Public Health, Oregon Health and Science University/Portland State University, Portland, OR, USA) ,  Snowden JM (Department of Obstetrics & Gynecology, Oregon Health and Science University, Portland, OR, USA) ,  Basso O (Department of Obstetrics & Gynecology, Research Institute of the McGill University Health Centre, Montreal, QC, Canada) ,  Basso O (Department of Epidemiology, Biostatistics & Occupational Health, McGill University, Montreal, QC, Canada)
資料名： BJOG. An International Journal of Obstetrics and Gynaecology  (BJOG. An International Journal of Obstetrics and Gynaecology)
巻： 125  号： 6  ページ： 686-692  発行年： 2018年 
JST資料番号： A1425A  ISSN： 1470-0328  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:簡単なシミュレーションを用いて,早産児に限定された研究から推定される関連性が,通常は解釈できないことを示す。デザイン,SETTING AND集団:健康であるかまたは4つの病理学的因子(Dを介してAと呼ばれる)を有する胎児の仮想コホートを含むデータシミュレーションは,妊娠期間および死亡リスクに対する既知の影響を有する。妊娠32週未満の乳児に焦点を当てた。【方法】:著者らは視覚的にシミュレートされた母集団を表し,A(子癇前症を表す可能性がある)と新生児死亡の間の関連を比較する。次に,興味のある曝露として,Dによる運動を繰り返す。主なOUTCOME MEASURES:シミュレーションデータにおける新生児死亡のオッズ比。結果:ほとんどの週において,AとDの両方に対して,計算オッズ比は実質的にバイアスされ,各病理に関連した新生児死亡の真のリスクを過小評価する。例えば,因子Aは1.50の真の因果的オッズ比を有するが,出生時≦32週(推定粗オッズ比0.39;在胎年齢調整オッズ比0.71)の間で保護的であると思われる。結論:非常に早産児の間で,実質的にすべての乳児は,有害転帰のリスクを増加させる病理学で生まれる。したがって,1つの因子(例えば子癇前症)に曝露された乳児は,他の病理学の混合を持つ乳児と比較される。そのような選択バイアスは,非常に早産(例えば,子癇前症が有害新生児転帰のリスクを減少させるように見える)の間で行われる研究に影響を及ぼす。TWEETABLE抽象:選択バイアスは早産の研究に影響し,解釈を複雑にする。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 疫学 ,  新生児 ,  病理学 ,  乳児 ,  病理 ,  胎児 ,  *シミュレーション ,  視覚 ,  妊娠 ,  バイアス
準シソーラス用語： 新生児予後 ,  オッズ比 ,  新生児死亡 ,  子癇前症 ,  *早産児 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 因果推論 ,  新生児ネットワーク ,  周産期疫学 ,  早産

分類 (1件)： 婦人科疾患,妊産婦の疾患  (GS03000D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 早産児 ,  研究 ,  推論 ,  シミュレーション