The Multitime Case-control Design for Time-varying Exposures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The conventional approach to improve precision of the odds ratio in a case-control study is to increase the number of controls per case. With time-varying exposures, an alternative is to increase the number of observations per control. METHOD: We present the multitime case-control design, which uses multiple control person-moments of exposure within each control subject. The point and variance estimators of the odds ratio are corrected for within-subject correlation. We illustrate this approach using case-control data from studies of the effects of respiratory medications. RESULTS: Simulations show that, with uncorrelated exposures, it is possible to reduce the variance of the odds ratio by around 30% by increasing the number of control person-moments per subject. With correlated exposures, an accurate variance can be obtained by correcting for within-subject correlation. The corrected variance increases with increasing correlation, depending on the number of control person-moments. The first illustration shows that the rate ratio (RR) of cardiac death associated with β-agonist use, not estimable with 1 control per case (30 cases) and 1 control person-moment, was 4.2 (95% confidence interval = 0.4-49) with 12 control person-moments. The second example finds a rate ratio of acute myocardial infarction associated with antibiotics of 2.00 (1.16-3.44) with 1 control per case, which improves in precision with 10 control subjects per case (RR = 2.13 [1.48-3.05]) but also with 1 control per case and 10 control person-moments per control subject (1.99 [1.36-2.90]). CONCLUSION: When dealing with time-varying exposures, the multitime case-control design can increase the efficiency of conventional case-control studies without additional control subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,096 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».