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자료유형
학술저널
저자정보
Mi Ah Han (Department of Preventive Medicine, College of Medicine, Chosun University, Gwangju 61452, Korea.) Hae Ran Kim (Departments of Nursing, Chosun University College of Medicine, Gwangju) Sang Eun Yoon (Department of Public Health, Chosun University Graduate School, Gwangju) Sun Mi Park (Departments of Preventive Medicine, Chosun University College of Medicine, Gwangju;) Boyoung Kim (Chonnam National University College of Nursing, Gwangju, Korea) Seo-Hee Kim (Departments of Preventive Medicine, Chosun University College of Medicine, Gwangju; Department of Public Health, Chosun University Graduate School, Gwangju) So-Yeong Kim (Departments of Preventive Medicine, Chosun University College of Medicine, Gwangju;)
저널정보
한국과학학술지편집인협의회 Science Editing Science Editing Vol.11 No.1
발행연도
2024.2
수록면
26 - 32 (7page)
DOI
https://doi.org/10.6087/kcse.327

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Purpose: Cancer is the leading cause of death in Korea, leading many investigators to focus on cancer research. We present the current practice of variable selection methods for multivariate analyses in cancer studies recently published in major oncology journals in Korea. Methods: We included observational studies investigating associations between exposures and outcomes using multivariate analysis from 10 major oncology journals published in 2021 in KoreaMed, a Korean electronic database. Two reviewers independently and in duplicate performed the reference screening and data extraction. For each study included in this review, we collected important aspects of the variable selection methods in multivariate models, including the study characteristics, analytic methods, and covariate selection methods. The descriptive statistics of the data are presented. Results: In total, 107 studies were included. None used prespecified covariate selection methods, and half of the studies did not provide enough information to classify covariate selection methods. Among the studies reporting selection methods, almost all studies only used datadriven methods, despite having study questions related to causality. The most commonly used method for variable selection was significance in the univariate model, with the outcome as the dependent variable. Conclusion: Half of the included studies did not provide sufficient information to assess the variable selection method, and most used a limited data-driven method. We believe that the reporting of covariate selection methods requires improvement, and our results can be used to educate researchers, editors, and reviewers to increase the transparency and adequacy of covariate selection for multivariable analyses in observational studies.
#Causality #Confounding factors #Epidemiologic #Multivariate analysis #Neopla는

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