Alternative variance and efficiency calculations for the case-cohort design
病例队列设计的替代方差与效率计算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：摘要讨论生存分析中的病例队列抽样与方差计算，未给出因果识别或所列其他领域细分的文本依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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病例队列设计的替代方差与效率计算
- 研究问题
- 在病例队列设计中，如何为对数相对风险率构造方差估计与置信区间，并简化设计功效和效率的计算？
- 方法与思路
- 作者定义适用于病例队列设计的 bootstrap 抽样方案，并基于超总体模型给出原假设下的简化方差计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，bootstrap 置信区间在模拟中的覆盖率接近名义水平，简化原假设方差计算能较好估计设计的功效与效率。
- 阅读关注点
- 应核对 bootstrap 如何保留病例与子队列的抽样结构、风险率模型假设，以及覆盖率和效率评价的模拟范围。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样步骤、删失条件和模拟数值未提供，不能推断所有病例队列设计均适用。
原文摘要
We define a bootstrap sampling plan for the case-cohort design and present bootstrap variance estimates and confidence intervals for the log relative hazard. The coverages of these confidence intervals are found to be near nominal levels in simulations. A simple null variance calculation, based on a superpopulation model, is shown to provide good estimates of the power and efficiency of the case-cohort design.