Quantile Regression in the Secondary Analysis of Case–Control Data
病例对照数据二次分析中的分位数回归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：摘要直接研究连续次要结局的多个条件分位数及分位数回归估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
病例对照数据二次分析中的分位数回归
- 研究问题
- 利用既有病例对照研究分析连续的次要结局时，如何估计协变量与多个条件分位数的关系，拓展仅关注均值的分析？
- 方法与思路
- 作者构造结合观测结局与伪结局的新估计方程族，用于病例对照数据的条件分位数估计，并开展模拟与哮喘遗传关联应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提出方程能够实现条件分位数的一致估计，从而较全面地研究协变量在次要结局不同分位数上的关联。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对伪结局的构造、病例对照抽样如何进入估计方程，以及一致性所需条件、分位数推断与应用变量的定义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样校正条件和推断细节未说明，分位数关联不能直接解释为因果效应，亦不能推断刊本变化。
原文摘要
Case-control design is widely used in epidemiology and other fields to identify factors associated with a disease. Data collected from existing case-control studies can also provide a cost-effective way to investigate the association of risk factors with secondary outcomes. When the secondary outcome is a continuous random variable, most of the existing methods focus on the statistical inference on the mean of the secondary outcome. In this paper, we propose a quantile-based approach to facilitating a comprehensive investigation of covariates' effects on multiple quantiles of the secondary outcome. We construct a new family of estimating equations combining observed and pseudo outcomes, which lead to consistent estimation of conditional quantiles using case-control data. Simulations are conducted to evaluate the performance of our proposed approach, and a case-control study on genetic association with asthma is used to demonstrate the method.