ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การออกแบบกรณี-สิ่งแวดล้อมแบบเบย์ (Bayesian Case-Crossover Design)×การออกแบบแบบกรณี-สิ่งเปรียบเทียบ (Case-Crossover Design)×
สาขาวิชาระบาดวิทยาระบาดวิทยา
ตระกูลProcess / pipelineProcess / pipeline
ปีกำเนิด1991 (case-crossover); Bayesian extension ~2000s1991
ผู้ริเริ่มMalcolm Maclure (case-crossover); Bayesian extension developed by Lumley, Sheppard, and colleaguesMalcolm Maclure
ประเภทSelf-matched observational study design with Bayesian inferenceObservational epidemiological study design
แหล่งต้นตำรับMaclure, 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 ↗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 ↗
ชื่อเรียกอื่นBayesian case-crossover, BCCO, Bayesian self-matched design, Bayesian within-person crossovercase-crossover study, CCO design, self-matched case study, within-person crossover case study
ที่เกี่ยวข้อง23
สรุปThe 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.The case-crossover design is an observational epidemiological method that estimates whether a transient exposure triggers an acute event by comparing each case's exposure during a brief hazard window immediately before the event to their own exposure during earlier control periods. Because each person serves as their own control, all stable personal characteristics are automatically adjusted for, making the design especially powerful for studying intermittent exposures and sudden-onset outcomes such as myocardial infarction, stroke, or injury.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Bayesian Case-Crossover Design · Case-crossover design. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare