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Titre :
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Data-driven methods for imputing national-level incidence in global burden of disease studies (2015)
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Titre original:
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Méthodes guidées par les données pour imputer l'incidence au niveau national en matière de charge globale des études sur les maladies
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Auteurs :
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Scott A. Mcdonald, Auteur ;
Brecht Devleeschauwer, Auteur ;
Niko Speybroeck, Auteur
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Type de document :
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Article : texte imprimé
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Dans :
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Bulletin of the World Health Organization (vol 93 n°4, Avril 2015)
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Article en page(s) :
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pp. 228-236
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Langues:
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Anglais
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Résumé :
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Objectif Développer des méthodes transparentes et reproductibles pour imputer les données manquantes sur l'incidence d'une maladie au niveau national pour l'année 2005. Méthodes Nous avons comparé plusieurs modèles pour imputer les taux d'incidence manquants au niveau national pour deux maladies d'origine alimentaire: la toxoplasmose congénitale et le carcinome hépatocellulaire lié à l'aflatoxine. Les valeurs manquantes sont supposées être manquantes au hasard. Les variables prédictives ont été sélectionnées en utilisant la régression LASSO (least absolute shrinkage and selection operator). Nous avons comparé la performance prédictive des approches d'extrapolation naïves et les modèles de régression à effets aléatoires et mixtes bayésiens. La validation croisée «leave-one-out» a été utilisée pour évaluer la précision du modèle. Résultats La précision prédictive des modèles des effets mixtes bayésiens était significativement meilleure que celle de la méthode d'extrapolation naïve pour l'un des deux modèles de maladie. Cependant, les modèles d'effets mixtes bayésiens ont produit des intervalles de prédiction plus larges pour les deux ensembles de données. Conclusion Plusieurs approches sont disponibles pour imputer les données manquantes au niveau national. Les forces d'une approche de régression hiérarchique de ce type de tâche sont la capacité de dériver des estimations à partir d'autres pays similaires, la transparence, l'efficacité des calculs et la facilité d'interprétation. L'inclusion de covariables informatives peut améliorer la performance du modèle mais les résultats doivent être évalués avec prudence.
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Note de contenu :
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Scientifique
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Catalogueur :
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RESOdoc
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