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Seguimiento actualizaciones en diseños de cohorte de casos

En un caso de cohorte, de forma aleatoria sub-muestra de algunos factible número de la cohorte (por ejemplo, 20%) y, a continuación, después de agregar todos los casos que no fueron parte de la sub-muestreo. Así, mientras que un caso-cohorte es fácil de configurar en puede ser difícil de analizar, pero hay métodos para ello.

Mi reto es ¿cómo lidiar con el seguimiento de las actualizaciones en un diseño de cohorte caso. Por ejemplo, si en vez de Un 100 casos.. entonces en el momento B tiene 150 casos. Así como pasa el tiempo ¿qué es un caso y lo que es un control de cambios. ¿Cuáles son las mejores maneras de lidiar con esto?

Creo que una estrategia es rehacer el sub-muestreo, o, acaba de lanzar en todos los casos adicionales y muestra algunos de los nuevos controles con cierta probabilidad; pero esta opción no está necesariamente disponible. Por ejemplo, puede ser demasiado tiempo para reunir todos los parámetros de los nuevos casos y controles. Así que el estudio no es un verdadero caso-cohorte, y más de una anidado de casos y controles.. pero no se realmente porque de la manera en que los controles son muestreados. Otra respuesta obvia es ignorar el seguimiento, pero ¿hay realmente ninguna manera de aprovecharla?

Así que mi reto es, debido a la imposibilidad de acceder a los parámetros necesarios para los nuevos casos, si yo fuera a utilizar los datos de seguimiento me gustaría más tener un verdadero caso-cohorte. Pero yo también no soy de la izquierda con un verdadero caso-control anidado, porque en mi caso en sí no fueron al azar de la muestra y los controles no se corresponden con el nivel de riesgo de los casos. Sugerencias?

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tricasse Puntos 1610

Por tu pregunta, deduzco que usted tiene dos preocupaciones:

  1. ¿Qué sucede con la población de control cuando los nuevos casos se observó en un estudio de cohorte?
  2. ¿Qué sucede cuando no todas las covariables se mide en algunos casos o sujetos de control puede ser factibles de medir en todos los casos o sujetos de control?

En primer lugar, una breve descripción de caso-cohorte diseño del estudio: En un estudio de cohorte, la cohorte de población de las estimaciones de la exposición a la distribución de la población de origen (por ejemplo, todos los pacientes en riesgo de infarto de miocardio en los Estados Unidos, o a todos los pacientes en riesgo de infarto de miocardio que sería admitido a la unidad de cuidado coronario en la Clínica Mayo, si había sufrido un infarto). En un estudio caso-control anidado, el control de la población es sub-muestreada de la cohorte de la población y puede ser pensado como una más eficiente (en términos de recursos de investigación) estimación de la exposición a la distribución de la población de origen. Un estudio de cohorte es un diseño especial de el estudio caso-control anidado en donde el control de la población es una muestra aleatoria de la cohorte de población en el tiempo $t_0$, y por lo tanto el muestreo es independiente de un individuo contribuido persona-tiempo o resultados (por ejemplo, enfermedad). Desde el estudio de cohorte de control de la población incluye a todos los sujetos en situación de riesgo de los resultados en el inicio del seguimiento, el odds-ratios del estudio de cohorte estimar el riesgo de los cocientes de un estudio de cohortes.

Respecto a la re-muestreo de la población de control como los casos nuevos se observerd

La membresía Individual en el control de la población de un estudio de cohorte no cambia durante el estudio de seguimiento. Cualquier persona en el control de la población que desarrolla el resultado al final del tiempo de $t$ sigue siendo un miembro de la población de control, mientras que también convertirse en un miembro de la caja de la población. Por lo tanto, si en el momento $t_1$ $A_{t=t_1}$ los individuos en la cohorte han desarrollado en el resultado, el odds ratio estimar el riesgo de desarrollo de resultados dada la exposición, por $t_1$ tiempo es $OR_{t=t_1}$. Si en el momento $t_2$ $A_{t=t_2}$ los individuos en la cohorte han desarrollado en el resultado, el odds ratio de más de $t_2$ tiempo es $OR_{t=t_2}$. No hay necesidad de volver a la muestra de la población de control. Para más información, véase Kupper LL et al. Un Híbrido de Estudio Epidemiológico de Diseño Útil en la Estimación del Riesgo Relativo. J Am Stat Assoc. Vol. 70, Nº 351, Sep., 1975.

Con respecto a la incapacidad de medir todas las covariables de los nuevos casos y controles

Una variante de los estudios de caso-control es el de dos etapas o dos de la fase de diseño de muestreo. Mi entendimiento de las dos fases de muestreo es limitada, pero yo con cautela ofrecemos el siguiente breve resumen: En un dos-fase de estudio de caso-control, de bajo costo covariables son medidos para todos los sujetos incluidos en el control y en el caso de las poblaciones. Caro covariables se miden sólo en una sub-muestra de control y en el caso de las poblaciones. Métodos analíticos intento de tratar de bajo costo covariables como sustitutos de caro covariables, lo que puede permitir que estadísticamente eficiente de las estimaciones de las asociaciones entre la cara covariables y el resultado.

Aquí hay un par de referencias, de las cuales sólo he mirado más de:

El twophase() función de la R survey paquete implementa en dos fases, métodos de análisis. Una historia corta en dos la fase de análisis está disponible en la encuesta de la página web en la CRAN.

Si usted no ha leído, una excelente referencia para el diseño del estudio y de otros problemas en la epidemiología es Rothman, Greenalnd, y de las Pestañas de la Epidemiología Moderna.

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