Self-Controlled Case Series
The self-controlled case series, or SCCS, is a case-only study design for estimating the association between a transient exposure and an acute event by comparing each individual's event rate during exposed time windows with their rate during unexposed time windows. Developed by Paddy Farrington in 1995 for vaccine safety evaluation, it uses data only on people who experienced the outcome, and because each person serves as their own control, it automatically eliminates all fixed within-person confounders — genetics, sex, chronic conditions, socioeconomic position — without ever measuring them. A conditional Poisson likelihood removes the individual-level baseline rate and yields a relative incidence comparing risk to control periods. Whitaker, Farrington, Spiessens and Musonda's 2006 Statistics in Medicine tutorial is the standard practical guide to fitting and interpreting the model.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- Farrington, C. P. (1995). Relative Incidence Estimation from Case Series for Vaccine Safety Evaluation. Biometrics, 51(1), 228-235. DOI: 10.2307/2533328 ↗
- Whitaker, H. J., Farrington, C. P., Spiessens, B., & Musonda, P. (2006). Tutorial in Biostatistics: The Self-Controlled Case Series Method. Statistics in Medicine, 25(10), 1768-1797. DOI: 10.1002/sim.2302 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 23). Self-Controlled Case Series (Within-Person Relative Incidence of Acute Events After Transient Exposures). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/social-epidemiology/self-controlled-case-series
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Case-Time-Control DesignSocial Epidemiology↔ порівняти
- Negative Control Outcome DesignSocial Epidemiology↔ порівняти
- Poisson Rate RegressionSocial Epidemiology↔ порівняти
Згадується в
Подібні методи
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →