Accounting for recall bias in case-control studies: a causal inference approach
病例对照研究中的回忆偏差：因果推断方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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病例对照研究中的回忆偏差：因果推断方法
- 研究问题
- 病例对照研究中，暴露回忆不准确如何影响因果优势比估计，又需要多大回忆偏差才会改变研究的初始结论？
- 方法与思路
- 作者定义因果优势比目标，建立随回忆偏差变化的估计方法，并提出衡量改变初始结论所需最小偏差的 R-factor。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称忽略回忆偏差可显著扭曲因果优势比估计，并以童年身体虐待对成年心理健康的病例对照研究展示框架。
- 阅读关注点
- 应核对因果优势比的识别条件、病例对照抽样与暴露误报的建模方式，以及 R-factor 如何定义和计算结论改变。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；摘要未说明偏差参数是否可识别，也未提供应用的数值结论。
原文摘要
A case-control study is designed to help determine if an exposure is associated with an outcome. However, since case-control studies are retrospective, they are often subject to recall bias. Recall bias can occur when study subjects do not remember previous events accurately. In this paper, we first define the estimand of interest: the causal odds ratio (COR) for a case-control study. Second, we develop estimation approaches for the COR and present estimates as a function of recall bias. Third, we define a new quantity called the \textit{R-factor}, which denotes the minimal amount of recall bias that leads to altering the initial conclusion. We show that a failure to account for recall bias can significantly bias estimation of the COR. Finally, we apply the proposed framework to a case-control study of the causal effect of childhood physical abuse on adulthood mental health.