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• W1993948359 abstract "Measurement-error modelling occurs when one cannot observe a covariate, but instead has possibly replicated surrogate versions of this covariate measured with error. The vast majority of the literature in measurement-error modelling assumes (typically with good reason) that given the value of the true but unobserved (latent) covariate, the replicated surrogates are unbiased for latent covariate and conditionally independent. In the area of nutritional epidemiology, there is some evidence from biomarker studies that this simple conditional independence model may break down due to two causes: (a) systematic biases depending on a person's body mass index, and (b) an additional random component of bias, so that the error structure is the same as a one-way random-effects model. We investigate this problem in the context of (1) estimating distribution of usual nutrient intake, (2) estimating the correlation between a nutrient instrument and usual nutrient intake, and (3) estimating the true relative risk from an estimated relative risk using the error-prone covariate. While systematic bias due to body mass index appears to have little effect, the additional random effect in the variance structure is shown to have a potentially important effect on overall results, both on corrections for relative risk estimates and in estimating the distribution of usual nutrient intake. However, the effect of dietary measurement error on both factors is shown via examples to depend strongly on the data set being used. Indeed, one of our data sets suggests that dietary measurement error may be masking a strong risk of fat on breast cancer, while for a second data set this masking is not so clear. Until further understanding of dietary measurement is available, measurement-error corrections must be done on a study-specific basis, sensitivity analyses should be conducted, and even then results of nutritional epidemiology studies relating diet to disease risk should be interpreted cautiously. La modélisation des erreurs de mesure prend place lorsqu'on ne peut pas observer une covariéee mais qu'on dispose à la place de versions auxiliaires possiblement répliquées de cette covariée mesurée avec erreur. La vaste majorité de la littérature concernant la modélisation des erreurs de mesure suppose (en général avec raison) qu'étant donnée la valeur de la vraie mais non-observée (latente) covariée, les auxiliaires répliquées sont non-biaisées pour la covariées latente et conditonellement indépendantes. Dans le domaine de l'épidémiologie nutritionnelle, il y a évidence provenant d'études bio-marquées que ce modèle d'indépendance conditionnelle simple peut échouer pour deux raisons: (a) des biais systématiques dépendant de l'indice de masse corporelle; et (b) une composante aléatoire de biais additionnelle, de telle sorte que la structure de l'erreur est la měme qu'un modéle d'effets aléatoire à un sens. Nous étudions ce problème dans le contexte (1) de l'estimation de la distribution de l'apport nutritionnel habituel; (2) de l'estimation de la correlation entre un instrument de nutrition et l'apport nutrionnel habituel; et (3) de l'estimation de risque relatif réel du risque relatif estimée en utlisant la covariée portée a l'erreur. Alors que le biais systématique dǔ à l'indice de masse corporelle a peu d'effet, l'effet aléatoire additionnel dans la structure de la variance semble avoir un impact potentiellement important sur les résultats généraux, sur les corrections concernant les estimations de risque relatif et en estimant la distribution de l'apport nutritionnel habituel. Cependant, l'impact des erreurs de mesure diététiques dans les deux facteurs dépend fortement de l'ensemble de données utilisé, tel que le démontrent nos exemples. En fait, un de nos quatre ensemble de données suggère que l'erreur de mesure diététique masque le risque important que repésente le gras par rapport au cancer du sein, alors que sur un deuxième ensemble de données, l'effet de masque n'est pas si clair. Jusqu'à ce qu'une compréhension plus poussée des mesures diététiques soit disponible, des correction d'erreurs de mesure doivent ětre faites sur une base spécifique à l'étude, des analyses de sensibilités devraient ětre menées, et měme dans ce cas, les résultats des études d'épidémiologie nutritionnelle relatives au risque de maladie devront ětre interprétées avec prudence." @default.
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