清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Energy Adjustment Methods for Nutritional Epidemiology: The Effect of Categorization

四分位数 分类 营养流行病学 残余物 混淆 统计 可能性 分拆(数论) 流行病学 计量经济学 数学 医学 计算机科学 逻辑回归 算法 内科学 人工智能 组合数学 置信区间
作者
C. M. Brown,Victor Kipnis,Laurence S. Freedman,Anne M. Hartman,Arthur Schatzkin,Sholom Wacholder
出处
期刊:American Journal of Epidemiology [Oxford University Press]
卷期号:139 (3): 323-338 被引量:120
标识
DOI:10.1093/oxfordjournals.aje.a117000
摘要

The authors discuss the interpretation of four alternative energy adjustment methods (Residual, Standard, Partition, and Nutrient Density) that have been proposed for the analysis of nutritional epidemiology studies. These methods have so far been compared under circumstances where intake of the nutrient of interest is measured as a continuous variable. Because it is common practice to categorize nutrient intakes in the analysis, the authors investigate the effect of such categorization on the interpretation of results from the four methods with the use of computer simulations and statistical theory. They consider four cases: where the nutrient intake is either divided into quartiles or ordered so as to investigate trend over the quartile groups, combined with using an adjusting variable that is either continuous or categorized. The results show: 1) the Residual, Standard, and Partition methods are no longer equivalent as they are in the continuous case; 2) compared with the Standard method, the Residual method appears to be more powerful for detecting trends in relative odds, is more robust to residual confounding when the adjustment variable is categorized, and provides more meaningful odds ratios; and 3) the Residual and Nutrient Density methods give closely similar results.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
13秒前
28秒前
30秒前
鲤鱼山人完成签到 ,获得积分10
34秒前
1437594843完成签到 ,获得积分10
39秒前
39秒前
44秒前
丘比特应助眼圆广志采纳,获得10
52秒前
科研通AI6.1应助眼圆广志采纳,获得10
56秒前
专一的鸡翅完成签到 ,获得积分10
57秒前
guoxihan完成签到,获得积分10
58秒前
58秒前
笑傲完成签到,获得积分10
58秒前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
Li发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
汪洋一叶完成签到,获得积分10
1分钟前
笨笨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Li完成签到,获得积分10
1分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
1分钟前
桐桐应助King16采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
King16发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
fveie发布了新的文献求助10
2分钟前
雪山飞龙发布了新的文献求助10
2分钟前
Criminology34举报研友_n2BPbn求助涉嫌违规
2分钟前
2分钟前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
King16完成签到,获得积分10
2分钟前
yutingemail完成签到 ,获得积分10
2分钟前
Benhnhk21完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
Cummings Otolaryngology Head and Neck Surgery 8th Edition 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5764665
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5553537
关于积分的说明 15406448
捐赠科研通 4899702
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2635920
邀请新用户注册赠送积分活动 1584095
关于科研通互助平台的介绍 1539323