The analysis of retrospective family studies
回顾性家庭研究的分析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：摘要研究疾病家庭资料的二元响应与抽样理论，没有经济离散选择或其他所列细分的直接证据。
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回顾性家庭研究的分析
- 研究问题
- 研究病例与对照家庭成员资料采用回顾性抽样时，如何估计多元二元响应模型，以及前瞻性拟合是否仍能保留原模型。
- 方法与思路
- 作者针对一大类回顾性设计构造修正的前瞻性模型，通过拟合该模型获得多元二元回归的半参数最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法可获得有效的半参数最大似然估计；与简单病例对照研究不同，即使原模型为逻辑回归，修正模型也会改变。
- 阅读关注点
- 应核对允许的回顾性抽样设计、修正模型的具体形式、家庭成员相关性的处理，以及效率结论所需条件和计算方式。
- 阅读边界
- OpenAlex索引摘要未注明稿件版本；抽样条件、模型修正细节和效率证明未提供，不能直接套用普通病例对照逻辑回归的性质。
原文摘要
Case‐control samples allow straightforward calculation of estimates of the association between covariates and disease status by fitting a prospective logistic regression model. In genetic studies of disease, investigators often gather additional information on response and covariate variables from family members of cases and controls. The objective is to model the responses of all the family members in terms of the covariate data. Whittemore (1995) has discussed maximum likelihood methods for fitting a special class of logistic models to family data collected according to a particular design. In the present paper, we show that we can obtain efficient semiparametric maximum likelihood estimates for an arbitrary multivariate binary regression model by fitting a modified prospective model for a wide class of retrospective designs. However, in contrast to the situation with simple case‐control studies, the prospective model will differ from the original model even when the model is logistic.