Comparison of multiple imputation and two-phase logistic regression to analyse two-phase case–control studies with rich phase 1: a simulation study
Comparison of multiple imputation and two-phase logistic regression to analyse two-phase case–control studies with rich phase 1: a simulation study
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比较多重插补和两阶段逻辑回归分析具有丰富第一阶段的两阶段病例对照研究：模拟研究
DOI：
10.1080/00949655.2018.1452926
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发表时间：
2018
影响因子：
1.2
通讯作者：
Pigeot
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Enders;Kollhorst;Bianca;Susanne;Linder;Roland;Pigeot
两阶段病例对照研究通过获得所有个体（第1阶段）的子集（第2阶段）所需的额外信息来科普混杂问题。如今，有丰富的1期研究数据，而在2期研究中只需要获得很少的未测量混杂因素。扩展条件最大似然（ECML）方法是一种新的分析这类数据的方法。或者，可以通过多重插补（MI）分析两阶段病例对照研究，其中将1期纳入个体的2期信息视为缺失。我们进行了两阶段研究的模拟，在那里我们比较了ECML和MI在典型场景中的性能与丰富的阶段1。关于暴露效应，MI比ECML偏倚更小，更精确。此外，ECML对参与模型的错误描述很敏感。因此，我们建议MI在具有丰富的1期数据的情况下分析两阶段病例对照研究。
Two-phase case–control studies cope with the problem of confounding by obtaining required additional information for a subset (phase 2) of all individuals (phase 1). Nowadays, studies with rich phase 1 data are available where only few unmeasured confounders need to be obtained in phase 2. The extended conditional maximum likelihood (ECML) approach in two-phase logistic regression is a novel method to analyse such data. Alternatively, two-phase case–control studies can be analysed by multiple imputation (MI), where phase 2 information for individuals included in phase 1 is treated as missing. We conducted a simulation of two-phase studies, where we compared the performance of ECML and MI in typical scenarios with rich phase 1. Regarding exposure effect, MI was less biased and more precise than ECML. Furthermore, ECML was sensitive against misspecification of the participation model. We therefore recommend MI to analyse two-phase case–control studies in situations with rich phase 1 data.
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