Bayesian Case-Crossover Design
The Bayesian case-crossover design is a self-matched epidemiological method that estimates the transient effect of a time-varying exposure on the risk of an acute event. Each case serves as their own control, eliminating confounding by time-stable individual characteristics. Bayesian inference replaces or supplements the classical conditional logistic regression, enabling the incorporation of prior knowledge, more stable estimation in sparse data, and full uncertainty quantification via posterior distributions.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- Maclure, M. (1991). The case-crossover design: a method for studying transient effects on the risk of acute events. American Journal of Epidemiology, 133(2), 144–153. · DOI 10.1093/oxfordjournals.aje.a115853
- Janes, H., Sheppard, L., & Lumley, T. (2005). Case-crossover analyses of air pollution exposure data: referent selection strategies and their implications for bias. Epidemiology, 16(6), 717–726. · DOI 10.1097/01.ede.0000181315.18836.9d
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.