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.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.