Negative Control Outcome Design
The negative control design uses a deliberately chosen outcome (or exposure) that cannot plausibly be caused by the exposure under study, yet is subject to the same unmeasured confounding, selection, or measurement processes as the real research question. If the exposure appears to 'affect' something it cannot possibly affect, that spurious association is a signature of residual bias. Lipsitch, Tchetgen Tchetgen, and Cohen formalized this falsification logic for epidemiology in 2010, specifying the conditions a valid negative control must satisfy. Shi, Miao, and Tchetgen Tchetgen's 2020 review extended the idea from detection toward correction, showing how pairs of negative control variables underpin proximal causal inference, which can recover an unbiased effect estimate even when the confounder is never measured.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Lipsitch, M., Tchetgen Tchetgen, E., & Cohen, T. (2010). Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies. Epidemiology, 21(3), 383-388. · DOI 10.1097/EDE.0b013e3181d61eeb
- Shi, X., Miao, W., & Tchetgen Tchetgen, E. J. (2020). A Selective Review of Negative Control Methods in Epidemiology. Current Epidemiology Reports, 7(4), 190-202. · DOI 10.1007/s40471-020-00243-4
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.