Aggregate data studies of disease risk factors
疾病风险因素的汇总数据研究AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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疾病风险因素的汇总数据研究
- 研究问题
- 如何利用多个队列的估计疾病率及队列内个体抽样协变量估计相对率参数，并评估协变量测量误差的影响？
- 方法与思路
- 作者用随机效应模型推导疾病率的均值与方差模型，以样本协变量均值替代队列均值构造估计方程并研究渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，队列内协变量样本量不小时，即使存在经典随机测量误差，渐近偏差仍较小，并以饮食与乳腺癌背景模拟。
- 阅读关注点
- 应核对队列抽样和随机效应设定、测量误差条件、队列内样本量的渐近处理，以及汇总关系与个体关系的区别。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；“偏差较小”未量化，模拟背景不等于实证结果，也不能据此作因果解释。
原文摘要
Statistical methods are proposed for estimating relative rate parameters, based on estimated disease rates and covariate data from random samples of individuals from each of several cohorts. A random effects model is used to derive mean and variance models for estimated disease rates. Estimating equations for relative rate parameters are then developed by replacing cohort covariate averages by corresponding sample averages. The asymptotic distribution of regression parameter estimates is derived, and the asymptotic bias is shown to be small, even if covariates are contaminated by classical random measurement errors, provided the covariate sample size in each cohort is not small. Simulation studies, motivated by international data on diet and breast cancer, provide insights into the properties of the proposed estimators.