On the Question of Whether a Disease is Familial
如何判断一种疾病是否具有家族聚集性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：家庭内共享风险属于相关结构，但摘要未研究因果识别、网络传播或干扰效应，故不强行归类。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
如何判断一种疾病是否具有家族聚集性
- 研究问题
- 通过比较病例亲属与对照亲属的患病比例判断家族聚集性时，家庭之间患病概率的差异如何影响常规检验？
- 方法与思路
- 作者设定家庭内共享、家庭间可变的随机患病概率，在模拟流行病学抽样实践的方案下分析四格表检验及大样本区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称家庭概率相同时比例具有相应二项分布，存在异质性时不再如此，但所用检验仍一致；另推导平均患病概率的区间。
- 阅读关注点
- 应核对病例与对照的抽样机制、检验的一致性针对何种备择，以及家庭规模和相关性如何进入平均患病概率的区间。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。检验和区间的具体条件未说明；家族聚集证据不能直接解释为遗传或因果机制。
原文摘要
In trying to determine whether a disease is familial, epidemiologists often locate a source of cases and compare the proportion of affected relatives of these cases with that of the relatives of controls by the usual fourfold table techniques. In the model considered here, following Haenszel [5], the probability of being affected is a random variable, ρ, which is constant for members of the same “family” but which may vary from family to family. The usual tests are examined under a sampling scheme designed to simulate actual epidemiological practice, and it is found that if ρ is the same for all families, the proportions of affected relatives in the two groups are distributed as binomial proportions from the same universe. If ρ is not constant, the proportions are no longer binomial, but the tests used are shown to be consistent nevertheless. A large sample confidence interval for Eρ is derived.