Estimators of Odds Ratio Regression Parameters in Matched Case-Control Studies with Covariate Measurement Error
协变量存在测量误差的匹配病例对照研究中优势比回归参数的估计AI 解读 ↓
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协变量存在测量误差的匹配病例对照研究中优势比回归参数的估计
- 研究问题
- 在精细匹配的病例对照研究中，主要暴露为二元变量且个体协变量存在测量误差时，如何估计优势比及其回归参数？
- 方法与思路
- 作者采用二元暴露的回顾性逻辑回归模型，分析条件极大似然估计受测量误差的影响，并研究偏差校正、函数型与变换估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称研究了三种替代估计量的渐近与小样本性质，并用饮食与结肠癌病例对照数据作说明，但未交代比较结果的具体方向。
- 阅读关注点
- 应核对匹配结构、测量误差模型及所需额外信息，关注三种估计量各自的适用条件、渐近论证和小样本比较设计。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；误差分布、识别条件和比较数值未说明，不能推断刊本变化或一般优越性。
原文摘要
This article studies estimators of the odds ratio and odds ratio regression parameters in finely matched case-control studies containing a binary exposure of primary interest and subject-specific covariates that are subject to measurement error. A retrospective logistic regression model for the binary exposure variable is used. The effect of measurement errors on the conditional maximum likelihood estimator is determined. Three alternatives are considered: bias-corrected, functional, and “transformation” estimators. The asymptotic and small-sample properties of the three competitors are studied. The results are illustrated using data from a case-control study of diet and colon cancer.