観測疫学文献における依存誤差の認識と可能性:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Ranker Lynsie R.; Petersen Julie M.; Fox Matthew P.; Fox Matthew P.

文献

J-GLOBAL ID：201902259124541553 整理番号：19A2214082

観測疫学文献における依存誤差の認識と可能性:レビュー【JST・京大機械翻訳】

Awareness of and potential for dependent error in the observational epidemiologic literature: A review

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資料名：
巻： 36 ページ： 15-19.e2 発行年： 2019年
JST資料番号： W3261A ISSN： 1047-2797 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：文献レビュー発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

測定誤差の議論は,しばしば重要な変数の分類誤差が独立していると仮定している。しかし,少量の依存誤差は,影響推定において大きなバイアスを作り出すことができる。本レビューの目的は,観測文献における測定誤差議論の頻度と従属誤差の可能性を評価することであった。曝露結果コントラストを分析する論文の2つのサンプルを収集した:高影響疫学と医学雑誌(2016年6月)からのランダムサンプル(n=100),2つの顕著な依存性誤分類論文(7月2016を通して)の1つを引用する研究の引用サンプル(n=39)。著者らは,研究の詳細を抽出し,測定誤差を記録し,依存する誤差ポテンシャルを定性的に評価した。測定誤差をしばしば検討した。引用した試料の59%と比較して,ランダム試料は明確に依存誤差に言及しなかった。ランダムサンプルは,曝露結果の低リスク(15%信頼性/可能性)にあるが,曝露-交絡(38%信頼性/可能性)依存性に対するリスクを増加させることが分かった。引用されたサンプルは,依存誤差に対してより高いリスクを示した(曝露結果:46%の妥当性/可能性;曝露-交絡:61%の妥当性/可能性)。測定誤差は頻繁に言及されているが,観察された結果に及ぼす潜在的影響は,深いか定量化されていなかった。影響を受けやすいと思われる研究の中でも,依存誤差はまれであった。依存誤差を避けるためのさらなる教育とステップが必要である。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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著者キーワード (5件)： , , , ,

代謝異常・栄養性疾患一般 , 疫学 , 公衆衛生

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