Байесовский дизайн «случай-перекресток» — самоконтролируемое эпидемиологическое исследование с байесовским выводом
Байесовский дизайн «случай-перекресток» — это самоконтролируемый эпидемиологический метод, который оценивает кратковременное воздействие изменяющегося во времени фактора на риск острого события. Каждый случай служит своим собственным контролем, что устраняет смешивание, обусловленное стабильными во времени индивидуальными характеристиками. Байесовский вывод заменяет или дополняет классическую условную логистическую регрессию, позволяя включать априорные знания, обеспечивать более стабильную оценку при редких данных и полную количественную оценку неопределенности с помощью апостериорных распределений.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Case-Crossover Study Design. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/epidemiology/bayesian-case-crossover-design
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Байесовская иерархическая модельБайесовские методы↔ сравнить
- Дизайн «случай-кроссовер»Эпидемиология↔ сравнить
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →