Competing risks analysis of the case-cohort design
病例队列设计的竞争风险分析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：摘要针对流行病学病例队列的竞争风险估计，暴露效应一词不足以支持归入因果推断等所列细分领域。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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病例队列设计的竞争风险分析
- 研究问题
- 当不同结局的病例组共用一个随机子队列作为比较组时，各结局暴露效应估计之间的相关性如何产生并量化？
- 方法与思路
- 作者在病例队列设计的竞争风险样本中，使用鞅中心极限定理推导渐近相关性，并通过模拟考察病例数与子队列规模的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文推导了共用子队列所导致的不同结局效应估计之间的渐近相关性，并以模拟研究相关设计因素的作用。
- 阅读关注点
- 应核对暴露效应估计量、风险集与子队列的处理、渐近相关性的推导条件，以及病例数量和抽样规模的模拟设定。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明效应的因果识别条件，也未给出相关性公式或模拟数值。
原文摘要
The case-cohort design has been put forward as an alternative design in epidemiological follow-up studies which is less expensive than a full-scale cohort study. In this design, all cases are assembled together with a randomly selected sub-cohort which is then used as a comparison group, one advantage being that the same sub-cohort may serve as a comparison group for a number of different case series. However, the fact that all case groups are compared with the same sub-cohort creates a correlation between estimated effects of exposures on the different outcomes. This asymptotic correlation is derived using martingale central limit theory by studying competing risks data samples using a case-cohort design. In a Monte-Carlo simulation study, we study effects on the correlation of factors such as number of cases and size of sub-cohort.