کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5676186 | 1594873 | 2017 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Confounding, causality, and confusion: the role of intermediate variables in interpreting observational studies in obstetrics
ترجمه فارسی عنوان
تداخل، علیت و سردرگمی: نقش متغیرهای میانجی در تفسیر مطالعات مشاهده در زنان باردار
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
مطالعات آینده نگر و گذشته نگر و مطالعات موردی برخی از مهمترین طرح های تحقیق در اپیدمیولوژی هستند، زیرا در برخی موارد، آنها می توانند یک آزمایش تصادفی را زمانی که به خوبی انجام می شوند تقلید کنند. این مفروضات عبارتند از، اما محدود به آن نیست، به خوبی حسابداری 2 منبع مهم تعصب: مخالفت و اختلاف انتخاب است. در حالی که تنظیم رابطه علی برای یک متغیر میانگین، برآورد بی طرفانه از اثرات کلی پدیده در معرض نتیجه را نتیجه نمی دهد، اغلب متخصصان دندانپزشکی می خواهند برای یک متغیر متوسط برای ارزیابی اینکه آیا میاننده راننده اساسی ارتباط است، تنظیم می شود. چنین اقداماتی باید با توجه به مسأله تحقیق اساسی مطرح شود و این که آیا چنین تنظیماتی لازم است باید با دقت مورد توجه قرار گیرد. سن بارداری، تا حدودی، متغیری است که اغلب در مامایی دیده می شود که اغلب نامعقول است، در حالی که در واقع، ممکن است متوسط باشد. اگر در واقع، سن حاملگی متوسط باشد، اما اگر به اشتباه به عنوان یک متغیر مخلوط برچسب گذاری شده و در نتیجه آن در تجزیه و تحلیل تنظیم شود، نتیجه گیری می تواند غیر منتظره باشد. مفاهیم این تغییر بیش از حد میانجی، به طوری که آن را مخدوش می تواند یک مطالعه متقاعد کننده دیگر به طور کامل بی معنی را ارائه دهد. این تفسیر ارائه یک تبعیض مخالف، طبقه بندی برخورد دهنده و اختلالات انتخاب، با برنامه های کاربردی در مامایی و اپیدمیولوژی پرناتال است.
موضوعات مرتبط
علوم پزشکی و سلامت
پزشکی و دندانپزشکی
پزشکی و دندانپزشکی (عمومی)
چکیده انگلیسی
Prospective and retrospective cohorts and case-control studies are some of the most important study designs in epidemiology because, under certain assumptions, they can mimic a randomized trial when done well. These assumptions include, but are not limited to, properly accounting for 2 important sources of bias: confounding and selection bias. While not adjusting the causal association for an intermediate variable will yield an unbiased estimate of the exposure-outcome's total causal effect, it is often that obstetricians will want to adjust for an intermediate variable to assess if the intermediate is the underlying driver of the association. Such a practice must be weighed in light of the underlying research question and whether such an adjustment is necessary should be carefully considered. Gestational age is, by far, the most commonly encountered variable in obstetrics that is often mislabeled as a confounder when, in fact, it may be an intermediate. If, indeed, gestational age is an intermediate but if mistakenly labeled as a confounding variable and consequently adjusted in an analysis, the conclusions can be unexpected. The implications of this overadjustment of an intermediate as though it were a confounder can render an otherwise persuasive study downright meaningless. This commentary provides an exposition of confounding bias, collider stratification, and selection biases, with applications in obstetrics and perinatal epidemiology.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: American Journal of Obstetrics and Gynecology - Volume 217, Issue 2, August 2017, Pages 167-175
Journal: American Journal of Obstetrics and Gynecology - Volume 217, Issue 2, August 2017, Pages 167-175
نویسندگان
Cande V. PhD, MPH, Enrique F. PhD,