Logistic disease incidence models and case-control studies
疾病发生的 Logistic 模型与病例对照研究AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究二元疾病状态的 Logistic 回归及其抽样下估计性质，对应离散响应建模方法。
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疾病发生的 Logistic 模型与病例对照研究
- 研究问题
- 当疾病发生概率服从 Logistic 回归时，能否把病例对照数据按前瞻性样本分析，并获得相应的优势比及渐近方差估计？
- 方法与思路
- 作者从疾病发生的 Logistic 模型导出给定疾病状态时回归变量的分布，并研究该模型在病例对照抽样中的估计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，可按前瞻性分析方式得到优势比估计及其渐近方差矩阵，为分层样本量足够大的多类病例对照研究提供分析方法。
- 阅读关注点
- 应核对病例对照抽样与分层设定、哪些参数可沿用前瞻性估计，以及分层规模条件和方差等价结论的具体范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要结论针对优势比及其渐近方差，未说明疾病绝对概率或所有回归参数均可直接恢复。
原文摘要
The probability of disease development in a defined time period is described by a logistic regression model. A model for the regression variable, given disease status, is induced and is applied to case-control data. It is shown that the odds ratio estimators and their asymptotic variance matrices may be obtained by applying the original logistic regression model to the case-control study as if the data had been obtained in a prospective study. This result gives a flexible and convenient method of analysis for a range of case-control studies in which stratum sizes are reasonably large. The work extends Anderson's (1972) results on logistic discrimination and generalizes the findings of Breslow & Powers (1978) on the equivalence of odds ratio estimators when both prospective and retrospective logistic models are applied to case-control data.