A pseudolikelihood approach to analysis of nested case-control studies
嵌套病例对照研究分析的伪似然方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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嵌套病例对照研究分析的伪似然方法
- 研究问题
- 在对照从病例发生时的风险集中抽取的嵌套病例对照研究中，如何利用个体纳入概率扩展分析，使参数回归模型也能够拟合？
- 方法与思路
- 作者计算在实施研究所需信息条件下的个体曾被纳入概率，以其倒数加权个体对数似然贡献形成伪似然，并开展模拟和数据应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法支持拟合参数回归模型，并在比例风险模型下产生新的半参数估计量，扩展此前主要依赖半参数估计的分析框架。
- 阅读关注点
- 应核对条件纳入概率的推导、重复进入风险集的处理、加权目标的有效性及方差估计，并比较新旧半参数估计量的适用条件。
- 阅读边界
- 仅依据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；模型条件、权重稳定性和模拟结果未说明，逆概率加权本身也不构成因果识别保证。
原文摘要
In nested case-control studies the controls are sampled from the risk set at the failure times of the cases. The analytical basis for such studies has been limited to semiparametric estimators under proportional-hazard models. In this paper it is observed that conditional inclusion probabilities of ever being included in the nested case-control study can be obtained, where conditioning is on the information needed to carry out a nested case-control study. The inclusion probabilities are used in pseudolikelihoods by weighting the individual log-likelihood contributions by their inverse. This makes it possible to fit parametric regression models. Also a new semiparametric estimator is obtained under the proportional-hazard model. The methods are illustrated by simulation experiments and by application to a dataset.