Estadistica

INTRODUCCION
En una serie de documentos, Robins y colegas describen inverso de la probabilidad de tratamiento ponderado (IPTW) en la estimación de los modelos estructurales marginales (MSMs) [1 - 7], un método de análisis causal de los datos longitudinales sobre la base de principios contrafactual. Esta familia de técnicas estadísticas es similar en concepto a la ponderación de los datos de laencuesta, excepto que los pesos se calculan utilizando datos de estudios en vez de definirse a fin de reflejar el diseño y la toma de muestras después de la estratificación a una población externa. Varias décadas atrás Miettinen [8] se describe elemental método de análisis causal de caso-control de los datos basados en la estandarización indirecta. En el presente trabajo se Miettinen ampliar elenfoque utilizando ideas estrechamente relacionadas con IPTW estimación en MSMs. Por simplicidad ignoramos hasta que el error aleatorio ejemplo ilustrativo.

Epidemiologic Perspectives & Innovations

Análisis causal de datos de casos y controles
BioMed Central
Stephen Newman C (stephen.newman @ ualberta.ca)
[1] Departamento de Psiquiatría, Mackenzie Centro de Ciencias de la Salud,Universidad de Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2B7, Canadá
Copyright © 2006 Newman; licenciatario BioMed Central Ltda

Basado en la población sobre la incidencia, estudio de casos y controles
Considere la posibilidad de una población basada en estudio de casos y controles que tengan una incidencia de diseño, es decir, un incidente en el que sólo los casos son elegibles para la contratación.Vamos E ser una variable dicotómica (0: ausente, 1: actualidad) en representación de la exposición de los intereses, y dejar que F polychotomous ser una variable (i = 0,1, ..., I), que posteriormente, tratar como un factor de confusión. En cualquier momento el punto que pueden pensar de la población en que se compone de expuestos y no expuestos (sub) poblaciones. Supongamos que el reclutamiento decasos y controles se lleva a cabo durante un período de T años. Suponemos que durante el período de contratación de las poblaciones expuestas y no expuestas son estacionarias (es decir, independiente del tiempo) con respecto al tamaño de la población y la tasa de incidencia (de la enfermedad) en cada uno de los estratos de la F [9]. A condición de que T no es demasiado grande, decir no más de dos otres años, esta hipótesis es probable que se cumplen en la práctica aproximadamente.
Deje N 1i 1i ser el número de personas que en el on on estrato de la población expuesta, que son libres de la enfermedad (en cualquier momento durante el período de contratación), y dejar que 0i N 0i ser el número correspondiente en el estrato on de la no expuestas Población. Vamos Y . Por lo tanto en cualquiermomento durante el período de contratación, hay expuestos N 1 y N 0 personas no expuestas en la población "en riesgo" de la enfermedad, por lo tanto, con derecho a ser los controles. Dado que la población es estacionaria, es posible suponer que los controles son seleccionados al final del período de contratación. Esto evita las molestias de tener un control de determinados principios en el estudioconvertido en un caso más adelante. En la práctica, los controles suelen ser la muestra durante todo el período de contratación, con uno o más controles inscritos como cada caso entra en el estudio. El caso de activar esta actividad y de los controles puede ser pensado como un conjunto combinado, donde la concordancia es variable "tiempo". Este método de la contratación de materia es un tipo deriesgo establecidos de muestreo y, en teoría, debe ir seguida de Condicional análisis estadístico [10]. En general, coincidentes en el tiempo es ignorado en el análisis de casos y controles de datos, que en la práctica no es diferente de lo que la hipótesis de población estacionaria.
Let R 1i 1i y R 0i 0i ser los índices de incidencia (de la enfermedad) en el estrato on on de las poblaciones...