Məlumat

Hansı iş dizaynından istifadə etmək lazımdır: yuvalı vəziyyətə nəzarət və ya hal-kohort?

Hansı iş dizaynından istifadə etmək lazımdır: yuvalı vəziyyətə nəzarət və ya hal-kohort?

Zaman keçdikcə yeni bir müdaxiləni sınaqdan keçirmək üçün bir qrup xəstənin alt nümunəsini götürməyi planlaşdırdığım bir qrup xəstəni izləyirəm. Plan, alt nümunə üçün xüsusi nəticələrin yaxşılaşdırılması üçün yeni müdaxilənin təsirini, müdaxiləni almayanlarla müqayisə etməkdir. orijinal iş, bir neçə təqib qiymətləndirmə vaxt nöqtəsi (3 qiymətləndirmə vaxt nöqtəsi) olan başlanğıc perspektivli bir qrupdur.

Hansı dizayndan istifadə etmək daha yaxşıdır?

  1. Daxili Vəziyyətə Nəzarət (müdaxilə qrupu [müdaxiləni tamamlayan iştirakçılar] nəzarət qrupu [müdaxilə almayanlar] və bəlkə də cəmiyyətdən olan normal insanların üçüncü bir qrupu ilə müqayisə ediləcək) bu halda 2 ( və ya 3) tədqiqat qrupları yaşa və müşayiət olunan xəstəliklərə uyğunlaşdırılacaq.

  2. Case-Cohort dizaynı (mənim anlayışım budur ki, müdaxilə üçün başlanğıcda bir alt nümunə təsadüfi olaraq seçiləcək və sonra kohortun qalan hissəsi ilə müqayisə ediləcək). Hər ikisi də mənim üçün yenidir və bunlardan hər hansı birinin digərindən üstün bir dizayn olub -olmamasından əmin deyiləm və nələri nəzərə almalıyam?


Mühazirə 7: Tədqiqat Dizaynları: Ekoloji, kəsikli, kase-kohort və kohort

- Analitik tədqiqat dizaynlarından biridir
- Müəyyən bir zamanda əhalinin sağlamlıq vəziyyətinin anlıq görüntüsü
- Hər bir mövzu üçün məruz qalma və xəstəliyin nəticəsi eyni vaxtda qiymətləndirilir (buna görə də "tezlik araşdırması" da deyilir)
- Marağı olan və olmayan insanlarda xəstəliyin YAYILMASINI müqayisə edir
- (məsələn, yayılma nisbəti - risk nisbəti ilə eyni düstur)

2. Bir subyektin nəzarətə götürüləcəyi müddət, fərdin də dava olmağa haqqı olduğu vaxt olmalıdır.
- Eyni zaman

3. Nəzarətçilər arasında məruz qalmanın yayılması, mənbə populyasiyasında məruz qalmanın yayılmasını əks etdirməlidir
- Ümumiləşdirmə qabiliyyəti

Uyğun olmayan hüceyrələr (B və C)
- işlərin açıldığı cütlər və nəzarət deyil
- halların yox, nəzarət elementlərinin açıldığı cütlüklər

- Randomizə edilmiş klinik sınaq, epidemioloji tədqiqatlar üçün & quot; Qızıl Standart & quot; ı təmsil edir


Kase dizaynı ilə kohort dizaynının birləşməsini daha əvvəl gördünüz. xatırlat:

Vəziyyətə nəzarət və kohort tədqiqatlarının müqayisəli üstünlüklərini və dezavantajlarını bir daha xatırlayın:

Kohort

  • İnsidans nisbətini, riskini və nisbi riskini hesablayır
  • Nedensel araşdırmalar üçün potensial olaraq daha güclüdür
  • Bahalı
  • Uzun müddətli təhsil
  • Böyük bir nümunə ölçüsü lazımdır
  • Nadir ifşa üçün yaxşıdır
  • Çoxlu nəticələr üçün yaxşıdır
  • Xatırlama qərəzliliyi üçün daha az potensial
  • İzləmə üçün itki üçün daha çox potensial
  • Ola bilsin ümumiləşdirilə bilər
  • Xəstəliyin təbii gedişatını, sağ qalmasını araşdırmağa imkan verir

Vəziyyətə Nəzarət

  • Yalnız nisbi riskin qiymətləndirilməsi
  • Nedensel araşdırma üçün potensial olaraq daha az güclüdür
  • Ucuz
  • Qısamüddətli təhsil
  • Kiçik dava nümunələri ilə güclüdür
  • Nadir xəstəliklər üçün yaxşıdır
  • Çoxlu pozuntular üçün yaxşıdır
  • Xatırlama qərarı üçün daha çox potensial
  • İzləmə itkisi üçün daha az potensial
  • Yəqin ki, ümumiləşdirilə bilməz
  • Xəstəliyin təbii gedişatının müayinəsinə, sağ qalmasına imkan vermir

Nəticələr

Sənədlər nəzərdən keçirilir

Axtarış strategiyamızdan istifadə edərək 47 nəşr olunmuş məqaləni müəyyən etdik. On beş məqalə aşağıdakı səbəblərə görə araşdırmadan çıxarıldı: bildirdikləri araşdırmanı təsvir etmək üçün "hal-kohort" ifadəsini səhv istifadə etdilər (N = 9 sənəd), nəşr edilmiş hal-kohort və vəziyyət nəzarəti tədqiqatlarının meta-analizini bildirdi (N = 1), daxil edilmiş məlumatlar bir kohort tədqiqatından (N = 1) olmasa da, case-kohort analiz metodlarından istifadə edilmiş, case-kohort tədqiqatlarının dizaynı və təhlili üçün xüsusi üsullar müzakirə edilmişdir (N = 3), planlı bir hal-kohort araşdırması üçün protokolu təsvir etdi (N = 1). Qalan 32 məqalə (Əlavə S2 -dəki istinadlar siyahısı) PLOS ONE -də 15 məqalə ilə birlikdə nəzərdən keçirilən 24 jurnaldan/məlumat bazalarından səkkizində nəşr edilmişdir. Bu araşdırmanın əhatə etdiyi jurnallarda, 2010-cu ildən 2012-ci ilə qədər (2010∶5, 2011∶9, 2012∶13) hal-kohort tədqiqatlarını bildirən nəşr olunmuş məqalələrin sayı artdı, 2013-cü ilin ilk üç ayında artıq beş məqalə nəşr olundu.

Case-kohort tədqiqatlarının əsaslandığı ilkin qruplar

ARIC, EPIC (8 ölkə), EPIC-Potsdam (EPIC daxilindəki mərkəzlərdən biri), MONICA/KORA və Hollandiya kohort tədqiqatı hər biri birdən çox kağız üçün orijinal kohort idi [Şəkil 2]. Üç fərdi EPIC-Avropa mərkəzi və digər iki EPIC mərkəz qrupu, hər biri tam bir kağız üçün orijinal kohort idi. Hər bir EPIC mərkəzinə və ya mərkəz qruplarına ayrı bir kohort kimi baxan 32 sənəd 17 orijinal qrupa əsaslanır. İstisnalardan əvvəl və sonra hər bir orijinal kohortun ölçüləri (bildirildiyi yerdə) Şəkil 2 -də göstərilmişdir. Altı sənəddə, istisnalardan sonra orijinal kohortun ölçüsü bildirilməmişdir.

Çubuğun ümumi uzunluğu, istisnalardan əvvəlki rəqəmi, qara çubuğun uzunluğu istisnalardan sonrakı sayını ifadə edir. Çubuğun tamamilə qara olduğu yerlərdə, istisnalardan sonra orijinal kohortun ölçüsü bildirilməmişdir. Çubuğun tamamilə boz olduğu yerdə, orijinal kohortdan heç bir istisna yox idi. Barlar Əlavə S2 -də istinad siyahısındakı kağızın sayına görə etiketlənir.

Subkohort nümunələri

Orta subkohort nümunə götürmə payı 4.1% (qruplararası interval 3.7% - 9.1%) idi [Şəkil 3]. Subkohort nümunə götürmə fraksiyası oxşar idi, lakin eyni orijinal qrupa əsaslanan kohort tədqiqatları üçün həmişə eyni deyildi [Şəkil 3], bu da bəzi sənədlərdə istisna meyarlarının ya orijinal kohorta, ya da alt qrupa tətbiq edildiyini göstərir. , bu sənəddə qeyd edilmədən.

Barlar Əlavə S2 -də istinad siyahısındakı kağızın sayına görə etiketlənir.

Bütün sənədlər, orijinal kohortu təsvir edən başqa bir nəşrə istinad etdi və alt qrupun kohortdan təsadüfi bir nümunə olduğunu bildirdi. 17 orijinal kohortdan doqquzu subqohort seçmək üçün təbəqələşmiş nümunələrdən istifadə etdi. Stratifikasiya edən dəyişənlər yaş, cins, irq, mərkəz və ya bunların birləşməsi idi.

Əsas xüsusiyyətlərin ümumiləşdirilməsi

Sənədlər, əsas xüsusiyyətlərin ümumiləşdirildiyi qruplarda və qruplar arasındakı xüsusiyyətlərin statistik müqayisələrinin nəticələrinin təqdim edilib -edilməməsi baxımından müxtəlif idi [Cədvəl 1]. Vəziyyətlər/subkohort (11) və hallar/qeyri-hallar (9) daxilində oxşar sayda xülasə nümunələri var idi, 11 məqalənin heç biri hallar və alt qruplar arasında heç bir statistik müqayisə təqdim etməmiş, doqquz sənəddən yedisi isə hallar və statistik müqayisələr təqdim etmişdir. qeyri-hallar. Maruz qalma qrupları daxilində xüsusiyyətlərin ümumiləşdirildiyi yerlərdə, bu ən çox subkohortda (doqquz məqalədə) aparılırdı, məruz qalma qrupları arasında aparılan statistik müqayisələrin dörd nümunəsi var idi. 32 sənəddən beşi, alt qrupun nümunə götürüldüyü orijinal kohortun xüsusiyyətlərinin bəzi kəmiyyət xülasələrini təqdim etdi.

Ekspozisiya ilə nəticə arasındakı əlaqənin qiymətləndirilməsi

Bir kağız istisna olmaqla hamısı, məruz qalma ilə xəstəlik arasındakı əlaqəni qiymətləndirmək üçün bir növ Cox reqressiya modelindən istifadə etmişdir [Cədvəl 2] digər kağız logistik reqressiyadan istifadə etmişdir. Cox reqressiyasından istifadə edən 31 sənəddən doqquzu tədqiqatda vaxtdan çox yaşı əsas zaman cədvəli olaraq istifadə etdi. İyirmi sənəddə ağırlıqlı bir Cox modelinin istifadə edildiyi, 10 -u Prentice çəkiləri [1] və yeddi Barlow çəkiləri [2] istifadə edildiyi, digər üç sənəddə hansı çəkilərin istifadə edildiyi bəlli deyildi. Bir kağız, case-kohort nümunəsindən orijinal kohortu yenidən yaratmaq üçün ekstrapolyasiya yanaşması tətbiq etdi. On yeddi sənəd sağlam standart səhvlərin hesablandığını və 12 PH fərziyyəsinin sınaqdan keçirildiyini bildirdi. Kaplan-Meier kümülatif sağ qalma və ya kümülatif insidensiya funksiyalarının süjetləri beş məqalədə təqdim edildi, baxmayaraq ki, bu sənədlərin ikisində bu funksiyaların qiymətləndirilməsinin hal-kohort dizaynını nəzərə alıb-almadığı aydın deyildi.

Təhlilin digər aspektləri

EPIC (8 ölkə) kohortuna əsaslanan dörd sənəd və subkohort nümunələrinin mərkəz tərəfindən təbəqələşdirildiyi digər EPIC mərkəzləri qruplarına əsaslanan iki sənəd, təbəqələşmiş dizaynı əks etdirmək üçün iki mərhələli bir yanaşma təsvir etdi: ilk mərkəzə xas modellər məlumatlara uyğundur və mərkəzlər arasında birləşmə təxminlərini birləşdirmək üçün ikinci meta-analiz üsulları tətbiq edilmişdir. Bu ikinci addım üçün beş sənəddə təsadüfi təsirlər, birində isə sabit effektlərin meta-analizi istifadə edilmişdir.

Bütün vaka-kohort tədqiqatlarında, 27 sənəddə aparılan təhlillərlə əlaqəli olan başlanğıc kovariatlarının dəyərləri yox olan fərdlər var idi, bu şəxslər təhlildən çıxarıldı, beş məqalədə isə onları daxil etmək cəhdi edildi. Bir yazıda, ilkin kovariatları olmayan fərdlərin təməl məlumatları ilk ziyarət olaraq yenidən təyin edildi. Dörd məqalədə ya əsas, ya da həssaslıq təhlili üçün ehtimal yanaşmaları təsvir edilmişdir.


NƏTİCƏLƏR

CVD ilə biomarkerlər birliyi

3.0 illik median təqib zamanı iki yüz otuz səkkiz CVD hadisəsi müşahidə edildi. Cədvəl 1, Framingham risk skoru kovariatlarının təhlükə nisbətləri və güvən intervalları ilə birlikdə baza xüsusiyyətlərini təqdim edir. Bundan əlavə, tam orijinal kohortda hesablanan təhlükə əmsalları Əlavə Məlumatlarda (Əlavə Məlumatlarda 3 Əlavə Məlumat və 1 Əlavə Məlumatın birincisi) bildirilir. Gözlənildiyi kimi, yüklənmiş təhlükə nisbətlərinin ortalaması, orijinal kohortda müşahidə olunan dəyərlərlə demək olar ki, eyni idi.

Başlanğıc Təsvirli Statistikalar və Orta Dərnəklər a (Etibarlılıq Aralığı) Framingham Risk Skoru + Yüksək Sıxlıqlı Lipoprotein Xolesterolu, Biomarker 1 və ya Biomarker 2, TwinGene, 2004–2009 modelləri üçün Ürək -Damar Xəstəliyi ilə

Təsviri statistika Assosiasiya (Orta Reallıq) b
Xarakterik Kişilər Qadınlar FRS + HDL-C FRS + BIO1 FRS + BIO2
Yox. % Orta (SD) Yox. % Orta (SD) HR 95% CI HR 95% CI HR 95% CI
Seks 2,862 43 3,696 56 0.46*** 0.34, 0.61 0.43*** 0.33, 0.56 0.42*** 0.32, 0.55
Yaş, illər 65 (8) 64 (8) 1.07*** 1.05, 1.09 1.06*** 1.05, 1.08 1.06*** 1.04, 1.08
Şəkərli diabet 220 8 187 5 1.99** 1.36, 2.92 2.11** 1.43, 3.10 2.09** 1.42, 3.07
İndiki siqaret çəkənlər 401 14 617 17 1.75** 1.25, 2.44 1.80** 1.29, 2.51 1.77** 1.27, 2.46
Antihipertenziv dərmanlar 491 17 668 18 1.69** 1.27, 2.24 1.66** 1.25, 2.21 1.71** 1.28, 2.26
Sistolik qan təzyiqi, mm Hg 140 (19) 138 20 1.01* 1.00, 1.02 1.01* 1.00, 1.02 1.01 1.00, 1.01
Ümumi xolesterol, mq/dL 5.6 (1.1) 6.0 (1.1) 1.25** 1.11, 1.41 1.22* 1.08, 1.38 1.22* 1.08, 1.37
HDL-C, mg/dL 1.3 (0.3) 1.6 (0.4) 0.62* 0.43, 0.91
BIO1 3.3 (5.9) 3.0 (6.1) 1.61 c, *** 1.42, 1.83
BIO2 35.9 (6.0) 35.3 (6.2) 1.24 c, ** 1.06, 1.45
Təsviri statistika Assosiasiya (Orta Reallıq) b
Xarakterik Kişilər Qadınlar FRS + HDL-C FRS + BIO1 FRS + BIO2
Yox. % Orta (SD) Yox. % Orta (SD) HR 95% CI HR 95% CI HR 95% CI
Seks 2,862 43 3,696 56 0.46*** 0.34, 0.61 0.43*** 0.33, 0.56 0.42*** 0.32, 0.55
Yaş, illər 65 (8) 64 (8) 1.07*** 1.05, 1.09 1.06*** 1.05, 1.08 1.06*** 1.04, 1.08
Şəkərli diabet 220 8 187 5 1.99** 1.36, 2.92 2.11** 1.43, 3.10 2.09** 1.42, 3.07
İndiki siqaret çəkənlər 401 14 617 17 1.75** 1.25, 2.44 1.80** 1.29, 2.51 1.77** 1.27, 2.46
Antihipertenziv dərmanlar 491 17 668 18 1.69** 1.27, 2.24 1.66** 1.25, 2.21 1.71** 1.28, 2.26
Sistolik qan təzyiqi, mm Hg 140 (19) 138 20 1.01* 1.00, 1.02 1.01* 1.00, 1.02 1.01 1.00, 1.01
Ümumi xolesterol, mq/dL 5.6 (1.1) 6.0 (1.1) 1.25** 1.11, 1.41 1.22* 1.08, 1.38 1.22* 1.08, 1.37
HDL-C, mg/dL 1.3 (0.3) 1.6 (0.4) 0.62* 0.43, 0.91
BIO1 3.3 (5.9) 3.0 (6.1) 1.61 c, *** 1.42, 1.83
BIO2 35.9 (6.0) 35.3 (6.2) 1.24 c, ** 1.06, 1.45

Qısaltmalar: BIO1, simulyasiya edilmiş biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 CI, inam intervalı FRS, Framingham risk skoru HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol HR, təhlükə nisbəti SD, standart sapma.

Təhlükə əmsalları, 2000 həyata keçirilmədən ln (HR) dəyərlərinin eksponentləşdirilmiş ortalaması olaraq alınır və ln (HR) üçün 2000 modelə əsaslanan standart səhvlərin ortalaması ilə etibar intervalları qurulur.

Bildirilən bütün təxminlər yaşa, cinsiyyətə, sistolik qan təzyiqinə, antihipertenziv müalicəyə, şəkərli diabetə, siqaret çəkməyə və ümumi xolesterinə görə düzəldilmiş Cox proporsional təhlükə analizlərindəndir.

1 üçün - biomarkerin SD artımı.

Başlanğıc Təsvirli Statistikalar və Orta Dərnəklər a (Etibarlılıq Aralıqları) Framingham Risk Skoru + Yüksək Sıxlıqlı Lipoprotein Xolesterolu, Biomarker 1 və ya Biomarker 2, TwinGene, 2004–2009 modelləri üçün Ürək -Damar Xəstəliyi ilə

Təsviri statistika Assosiasiya (Orta Reallıq) b
Xarakterik Kişilər Qadınlar FRS + HDL-C FRS + BIO1 FRS + BIO2
Yox. % Orta (SD) Yox. % Orta (SD) HR 95% CI HR 95% CI HR 95% CI
Seks 2,862 43 3,696 56 0.46*** 0.34, 0.61 0.43*** 0.33, 0.56 0.42*** 0.32, 0.55
Yaş, illər 65 (8) 64 (8) 1.07*** 1.05, 1.09 1.06*** 1.05, 1.08 1.06*** 1.04, 1.08
Şəkərli diabet 220 8 187 5 1.99** 1.36, 2.92 2.11** 1.43, 3.10 2.09** 1.42, 3.07
İndiki siqaret çəkənlər 401 14 617 17 1.75** 1.25, 2.44 1.80** 1.29, 2.51 1.77** 1.27, 2.46
Antihipertenziv dərmanlar 491 17 668 18 1.69** 1.27, 2.24 1.66** 1.25, 2.21 1.71** 1.28, 2.26
Sistolik qan təzyiqi, mm Hg 140 (19) 138 20 1.01* 1.00, 1.02 1.01* 1.00, 1.02 1.01 1.00, 1.01
Ümumi xolesterol, mq/dL 5.6 (1.1) 6.0 (1.1) 1.25** 1.11, 1.41 1.22* 1.08, 1.38 1.22* 1.08, 1.37
HDL-C, mg/dL 1.3 (0.3) 1.6 (0.4) 0.62* 0.43, 0.91
BIO1 3.3 (5.9) 3.0 (6.1) 1.61 c, *** 1.42, 1.83
BIO2 35.9 (6.0) 35.3 (6.2) 1.24 c, ** 1.06, 1.45
Təsviri statistika Assosiasiya (Orta Reallıq) b
Xarakterik Kişilər Qadınlar FRS + HDL-C FRS + BIO1 FRS + BIO2
Yox. % Orta (SD) Yox. % Orta (SD) HR 95% CI HR 95% CI HR 95% CI
Seks 2,862 43 3,696 56 0.46*** 0.34, 0.61 0.43*** 0.33, 0.56 0.42*** 0.32, 0.55
Yaş, illər 65 (8) 64 (8) 1.07*** 1.05, 1.09 1.06*** 1.05, 1.08 1.06*** 1.04, 1.08
Şəkərli diabet 220 8 187 5 1.99** 1.36, 2.92 2.11** 1.43, 3.10 2.09** 1.42, 3.07
İndiki siqaret çəkənlər 401 14 617 17 1.75** 1.25, 2.44 1.80** 1.29, 2.51 1.77** 1.27, 2.46
Antihipertenziv dərmanlar 491 17 668 18 1.69** 1.27, 2.24 1.66** 1.25, 2.21 1.71** 1.28, 2.26
Sistolik qan təzyiqi, mm Hg 140 (19) 138 20 1.01* 1.00, 1.02 1.01* 1.00, 1.02 1.01 1.00, 1.01
Ümumi xolesterol, mq/dL 5.6 (1.1) 6.0 (1.1) 1.25** 1.11, 1.41 1.22* 1.08, 1.38 1.22* 1.08, 1.37
HDL-C, mg/dL 1.3 (0.3) 1.6 (0.4) 0.62* 0.43, 0.91
BIO1 3.3 (5.9) 3.0 (6.1) 1.61 c, *** 1.42, 1.83
BIO2 35.9 (6.0) 35.3 (6.2) 1.24 c, ** 1.06, 1.45

Qısaltmalar: BIO1, simulyasiya edilmiş biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 CI, inam intervalı FRS, Framingham risk skoru HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol HR, təhlükə nisbəti SD, standart sapma.

Təhlükə əmsalları, 2000 həyata keçirilmədən ln (HR) dəyərlərinin eksponentləşdirilmiş ortalaması olaraq alınır və ln (HR) üçün 2000 modelə əsaslanan standart səhvlərin ortalaması ilə etibar intervalları qurulur.

Bildirilən bütün təxminlər yaşa, cinsiyyətə, sistolik qan təzyiqinə, antihipertenziv müalicəyə, şəkərli diabetə, siqaret çəkməyə və ümumi xolesterinə görə düzəldilmiş Cox proporsional təhlükə analizlərindəndir.

1 üçün - biomarkerin SD artımı.

CVD ilə BIO1, BIO2 və HDL-C üçün birləşmə təxminləri, tam həyata keçirilmə və fərqli iş dizaynları üçün Cədvəl 2-də göstərilmişdir. Təbəqələşmiş/uyğunlaşdırılmış nümunə götürmə istifadə edildikdə, hər iki halda kohort və yuvalanmış vəziyyətə nəzarət dizaynları daha dəqiq nəticələr verdi. Stratifikasiya edilmiş case-kohort və uyğunlaşdırılmış yuva vəziyyətinə nəzarət dizaynları, qiymətləndirilmələrin dəqiqliyi və səmərəliliyi baxımından müqayisə edilə bilər.

Ürək -Damar Xəstəlikləri ilə Birlik üçün Orta Təhlükə Oranları a (Empirik Nisbi Effektivlik b), TwinGene, 2004–2009

Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Qiymət (19) d Öz və Prentice (20) d Barlow (21) d Borgan I (22) d Borgan II (22) d Breslow Kalibrasiyası (23) d
BIO1 e 1.61 (100) 1.73 (12) 1.78 (9) 1.78 (10) 1.75 (20) 1.71 (16) 1.65 (26) 1.67 (26) 1.69 (27)
BIO2 e 1.24 (100) 1.27 (18) 1.28 (16) 1.28 (16) 1.30 (26) 1.26 (25) 1.25 (31) 1.26 (31) 1.26 (36)
HDL-C e 0.62 (100) 0.61 (22) 0.60 (21) 0.60 (21) 0.57 (31) 0.60 (29) 0.60 (31) 0.61 (61) 0.63 (42)
BIO1 f 1.61 (100) 1.66 (28) 1.67 (26) 1.67 (26) 1.69 (44) 1.65 (42) 1.63 (55) 1.63 (54) 1.66 (54)
BIO2 f 1.24 (100) 1.25 (39) 1.26 (38) 1.26 (38) 1.27 (54) 1.25 (55) 1.24 (60) 1.24 (59) 1.26 (65)
HDL-C f 0.62 (100) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.59 (55) 0.61 (60) 0.61 (61) 0.62 (82) 0.63 (67)
Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Qiymət (19) d Öz və Prentice (20) d Barlow (21) d Borgan I (22) d Borgan II (22) d Breslow Kalibrləmə (23) d
BIO1 e 1.61 (100) 1.73 (12) 1.78 (9) 1.78 (10) 1.75 (20) 1.71 (16) 1.65 (26) 1.67 (26) 1.69 (27)
BIO2 e 1.24 (100) 1.27 (18) 1.28 (16) 1.28 (16) 1.30 (26) 1.26 (25) 1.25 (31) 1.26 (31) 1.26 (36)
HDL-C e 0.62 (100) 0.61 (22) 0.60 (21) 0.60 (21) 0.57 (31) 0.60 (29) 0.60 (31) 0.61 (61) 0.63 (42)
BIO1 f 1.61 (100) 1.66 (28) 1.67 (26) 1.67 (26) 1.69 (44) 1.65 (42) 1.63 (55) 1.63 (54) 1.66 (54)
BIO2 f 1.24 (100) 1.25 (39) 1.26 (38) 1.26 (38) 1.27 (54) 1.25 (55) 1.24 (60) 1.24 (59) 1.26 (65)
HDL-C f 0.62 (100) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.59 (55) 0.61 (60) 0.61 (61) 0.62 (82) 0.63 (67)

Qısaltmalar: BIO1, süni biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

1 üçün - biomarkerin SD artımı. Təhlükə əmsalları, 2000 reallaşdırmadan əldə edilən ln (HR) dəyərlərinin ortalamasını dözümlülüylə qiymətləndirilir.

"Empirik nisbi səmərəlilik", bütün kohortdan 2000 reallaşdırma üçün hesablanmış ln (HR) və hər bir dizayn üçün hesablanmış empirik varyans arasındakı nisbət olaraq ifadə edilir, faizlə ifadə olunur.

Bildirilən bütün təxminlər yaşa, cinsiyyətə, sistolik qan təzyiqinə, antihipertenziv müalicəyə, şəkərli diabetə, cari siqaret çəkməyə və ümumi xolesterinə görə düzəldilmiş Cox proporsional təhlükə analizlərindən və ya şərti logistik reqressiyadır.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229. Qruplaşdırılmamış hal-kohort dizaynı, bənzərsiz yuvalanmış kassa-nəzarət dizaynı, təbəqələşmiş kassa-kohort dizaynı və uyğunlaşdırılmış yuva vəziyyətinə nəzarət dizaynı üçün 459, 467, 454 və 454 fərdi mövzu var idi.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632. Sıralanmamış kasa-kohort dizaynı, bənzərsiz yuvalanmış kasa-dizayn dizaynı, təbəqələşmiş kasa-kohort dizaynı və uyğun yuvalanmış kassa nəzarət dizaynı üçün 847, 896, 835 və 833 fərdi mövzu var idi.

Ürək -Damar Xəstəlikləri ilə Birlik üçün Orta Təhlükə Oranları a (Empirik Nisbi Effektivlik b), TwinGene, 2004–2009

Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Qiymət (19) d Öz və Prentice (20) d Barlow (21) d Borgan I (22) d Borgan II (22) d Breslow Kalibrləmə (23) d
BIO1 e 1.61 (100) 1.73 (12) 1.78 (9) 1.78 (10) 1.75 (20) 1.71 (16) 1.65 (26) 1.67 (26) 1.69 (27)
BIO2 e 1.24 (100) 1.27 (18) 1.28 (16) 1.28 (16) 1.30 (26) 1.26 (25) 1.25 (31) 1.26 (31) 1.26 (36)
HDL-C e 0.62 (100) 0.61 (22) 0.60 (21) 0.60 (21) 0.57 (31) 0.60 (29) 0.60 (31) 0.61 (61) 0.63 (42)
BIO1 f 1.61 (100) 1.66 (28) 1.67 (26) 1.67 (26) 1.69 (44) 1.65 (42) 1.63 (55) 1.63 (54) 1.66 (54)
BIO2 f 1.24 (100) 1.25 (39) 1.26 (38) 1.26 (38) 1.27 (54) 1.25 (55) 1.24 (60) 1.24 (59) 1.26 (65)
HDL-C f 0.62 (100) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.59 (55) 0.61 (60) 0.61 (61) 0.62 (82) 0.63 (67)
Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Qiymət (19) d Öz və Prentice (20) d Barlow (21) d Borgan I (22) d Borgan II (22) d Breslow Kalibrasiyası (23) d
BIO1 e 1.61 (100) 1.73 (12) 1.78 (9) 1.78 (10) 1.75 (20) 1.71 (16) 1.65 (26) 1.67 (26) 1.69 (27)
BIO2 e 1.24 (100) 1.27 (18) 1.28 (16) 1.28 (16) 1.30 (26) 1.26 (25) 1.25 (31) 1.26 (31) 1.26 (36)
HDL-C e 0.62 (100) 0.61 (22) 0.60 (21) 0.60 (21) 0.57 (31) 0.60 (29) 0.60 (31) 0.61 (61) 0.63 (42)
BIO1 f 1.61 (100) 1.66 (28) 1.67 (26) 1.67 (26) 1.69 (44) 1.65 (42) 1.63 (55) 1.63 (54) 1.66 (54)
BIO2 f 1.24 (100) 1.25 (39) 1.26 (38) 1.26 (38) 1.27 (54) 1.25 (55) 1.24 (60) 1.24 (59) 1.26 (65)
HDL-C f 0.62 (100) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.62 (49) 0.59 (55) 0.61 (60) 0.61 (61) 0.62 (82) 0.63 (67)

Qısaltmalar: BIO1, süni biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

1 üçün - biomarkerin SD artımı. Təhlükə əmsalları, 2000 reallaşdırmadan əldə edilən ln (HR) dəyərlərinin ortalamasını dözümlülüylə qiymətləndirilir.

"Empirik nisbi səmərəlilik", bütün kohortdan 2000 reallaşdırma üçün hesablanmış ln (HR) və hər bir dizayn üçün hesablanmış empirik varyans arasındakı nisbət olaraq ifadə edilir, faizlə ifadə olunur.

Bildirilən bütün təxminlər yaşa, cinsiyyətə, sistolik qan təzyiqinə, antihipertenziv müalicəyə, şəkərli diabetə, cari siqaret çəkməyə və ümumi xolesterinə görə düzəldilmiş Cox proporsional təhlükə analizlərindən və ya şərti logistik reqressiyadır.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229. Qruplaşdırılmamış hal-kohort dizaynı, bənzərsiz yuvalanmış kassa-nəzarət dizaynı, təbəqələşmiş kassa-kohort dizaynı və uyğunlaşdırılmış yuva vəziyyətinə nəzarət dizaynı üçün 459, 467, 454 və 454 fərdi mövzu var idi.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632. Sıralanmamış kasa-kohort dizaynı, bənzərsiz yuvalanmış kasa-dizayn dizaynı, təbəqələşmiş kasa-kohort dizaynı və uyğun yuvalanmış kassa nəzarət dizaynı üçün 847, 896, 835 və 833 fərdi mövzu var idi.

Fərdi riskin qiymətləndirilməsi

Cədvəl 3 -də, nümunə götürmə dizaynlarında və Prentice və Borgan II metodlarının tam həyata keçirilməsində hesablanmış fərdi risklər arasındakı orta fərqləri təqdim edirik. Ümumiyyətlə, median fərqlər kiçik idi, təbəqələnmiş kasa-kohort dizaynları üçün 0,01% -dən, uyğunlaşdırılmış yuva vəziyyətinə nəzarət dizaynları üçün -0,64% -ə qədər. Bu nəticələr, həmçinin BIO1 üçün logdan çevrilmiş fərdi riskləri (qızıl standart) nümunə dizaynlarının dəyəri ilə 1: 1 və 1: 3 nümunə götürmə nisbətləri ilə müqayisə etdiyimiz Şəkil 1 və Əlavə Məlumatlarda qrafik olaraq təqdim edilmişdir. . Nümunə götürmə dizaynında təxmin edilən risk tam reallaşma riskinə bərabərdirsə, bütün nöqtələr bisektor xəttinə düşəcək. Bu xətadan kənara çıxma fərdi riskin çox və ya aşağı qiymətləndirilməsini göstərir. Sahələrimiz, uyğunlaşdırılmış yuva nəzarəti dizaynı üçün ciddi sapmaları, digər dizaynlar üçün isə qərəzsiz təxminləri göstərir. Bənzər nəticələr BIO2 və HDL-C üçün də müşahidə edildi (məlumatlar göstərilməyib).

Tam Gerçəkləşmədən (Qızıl Standart) və Nümunə Alma Dizaynından Hesablamalar Arasında 3 İllik Fərdi Riskdə Median (5-95 -ci Faiz) fərqlər, TwinGene, 2004–2009

Marker Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Median Fərq, % Menzil a Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil
BIO1 b 0.08 −0.75 - 0.23 0.01 −2.12 - 0.33 0.02 -0.38 - 0.23 −0.62 -3.03 - 5.54
BIO2 b 0.06 -0.61 ilə 0.22 arasında 0.08 −1.67 - 0.37 0.02 -0.36 - 0.21 −0.43 −2.67 - 5.00
HDL-C b 0.06 −0.59 - 0.23 0.08 −1.68 - 0.47 0.02 -0.40 - 0.21 −0.42 −2,65 - 5,18
BIO1 c 0.04 -0.37 ilə 0.09 arasında 0.07 −1.21 - 0.24 0.01 -0.14 - 0.07 −0.64 −2.99 - 5.58
BIO2 c 0.03 -0.26 ilə 0.08 arasında 0.06 −0.97 - 0.26 0.01 −0.14 - 0.07 −0.45 -2.66 ilə 5.10 arası
HDL-C c 0.03 −0.24 - 0.08 0.06 -0.99 ilə 0.34 arasında 0.01 −0.15 - 0.07 −0.44 −2.63 - 5.16
Marker Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Median Fərq, % Menzil a Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil
BIO1 b 0.08 −0.75 - 0.23 0.01 −2.12 - 0.33 0.02 -0.38 - 0.23 −0.62 -3.03 - 5.54
BIO2 b 0.06 -0.61 - 0.22 0.08 −1.67 - 0.37 0.02 -0.36 - 0.21 −0.43 −2.67 - 5.00
HDL-C b 0.06 −0.59 - 0.23 0.08 −1.68 - 0.47 0.02 -0.40 - 0.21 −0.42 −2,65 - 5,18
BIO1 c 0.04 -0.37 ilə 0.09 arasında 0.07 −1.21 - 0.24 0.01 −0.14 - 0.07 −0.64 −2.99 - 5.58
BIO2 c 0.03 -0.26 ilə 0.08 arasında 0.06 −0.97 - 0.26 0.01 -0.14 - 0.07 −0.45 -2.66 ilə 5.10 arası
HDL-C c 0.03 −0.24 - 0.08 0.06 -0.99 ilə 0.34 arasında 0.01 −0.15 - 0.07 −0.44 −2.63 - 5.16

Qısaltmalar: BIO1, süni biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

Aralığı: 5-95 faiz.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632.

Tam Gerçəklikdən (Qızıl Standart) və Nümunə Alma Dizaynından Hesablamalar Arasında 3 İllik Fərdi Riskdə Median (5-95 -ci Faiz) fərqlər, TwinGene, 2004–2009

Marker Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Median Fərq, % Menzil a Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil
BIO1 b 0.08 −0.75 - 0.23 0.01 −2.12 - 0.33 0.02 -0.38 - 0.23 −0.62 -3.03 - 5.54
BIO2 b 0.06 -0.61 ilə 0.22 arasında 0.08 −1.67 - 0.37 0.02 -0.36 - 0.21 −0.43 −2.67 - 5.00
HDL-C b 0.06 −0.59 - 0.23 0.08 −1.68 - 0.47 0.02 -0.40 - 0.21 −0.42 −2,65 - 5,18
BIO1 c 0.04 -0.37 ilə 0.09 arasında 0.07 −1.21 - 0.24 0.01 -0.14 - 0.07 −0.64 −2.99 - 5.58
BIO2 c 0.03 -0.26 ilə 0.08 arasında 0.06 −0.97 - 0.26 0.01 −0.14 - 0.07 −0.45 -2.66 ilə 5.10 arası
HDL-C c 0.03 −0.24 - 0.08 0.06 -0.99 ilə 0.34 arasında 0.01 −0.15 - 0.07 −0.44 −2.63 - 5.16
Marker Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Median Fərq, % Menzil a Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil Median Fərq, % Menzil
BIO1 b 0.08 −0.75 - 0.23 0.01 −2.12 - 0.33 0.02 -0.38 - 0.23 −0.62 -3.03 - 5.54
BIO2 b 0.06 -0.61 - 0.22 0.08 −1.67 - 0.37 0.02 -0.36 - 0.21 −0.43 −2.67 - 5.00
HDL-C b 0.06 −0.59 - 0.23 0.08 −1.68 - 0.47 0.02 -0.40 - 0.21 −0.42 −2,65 - 5,18
BIO1 c 0.04 -0.37 ilə 0.09 arasında 0.07 −1.21 - 0.24 0.01 -0.14 - 0.07 −0.64 −2.99 - 5.58
BIO2 c 0.03 -0.26 ilə 0.08 arasında 0.06 −0.97 - 0.26 0.01 -0.14 - 0.07 −0.45 -2.66 ilə 5.10 arası
HDL-C c 0.03 −0.24 - 0.08 0.06 -0.99 ilə 0.34 arasında 0.01 −0.15 - 0.07 −0.44 −2.63 - 5.16

Qısaltmalar: BIO1, süni biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

Aralığı: 5-95 faiz.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632.

Simulyasiya edilmiş biomarker 1 (BIO1) və 1: 1 nümunə götürmə nisbəti (TwinGene, 2004–2009) üçün həyata keçirilmə ("qızıl standart") ilə müqayisədə nümunə götürmə dizaynından fərdi risk (loqarifmik miqyasda tərtib edilmişdir). Bisektordakı dəyərlər, nümunə götürmə dizaynında və reallaşdırılmasında hesablanan fərdi risk arasında mükəmməl bir razılaşma olduğunu göstərir. Davalar qara "X" işarəsi ilə, idarəetmələr isə boz çuxur dairələrlə təmsil olunur. A, reallaşdırılmalar, təsnif edilməmiş hal kohort dizaynı B, reallaşdırma, bənzərsiz yuvalı vəziyyətə nəzarət dizaynı C, reallaşdırmalar və təbəqələşdirilmiş hal kohort dizaynı D, reallaşdırmalar və uyğunlaşdırılmış yuva nəzarəti iş dizaynı.

Simulyasiya edilmiş biomarker 1 (BIO1) və 1: 1 nümunə götürmə nisbəti (TwinGene, 2004–2009) üçün həyata keçirilmə ("qızıl standart") ilə müqayisədə nümunə götürmə dizaynından fərdi risk (logarifmik miqyasda tərtib edilmişdir). Bisektordakı dəyərlər, nümunə götürmə dizaynında və reallaşdırılmasında hesablanan fərdi risk arasında mükəmməl bir razılaşma olduğunu göstərir. Kassalar qara "X" işarəsi ilə, idarəetmələr boz çuxur dairələrlə təmsil olunur. A, reallaşdırılmalar, təsnif edilməmiş hal kohort dizaynı B, reallaşdırma, bənzərsiz yuva vəziyyətinə nəzarət dizaynı C, reallaşdırmalar və təbəqələşmiş hal kohort dizaynı D, reallaşdırmalar və uyğunlaşdırılmış yuva nəzarəti tədqiqat dizaynı.

Proqnoz tədbirləri

BIO1, BIO2 və HDL-C olan modellər üçün yenidən təsnifat, ayrı-seçkilik və kalibrləmə tədbirləri Cədvəl 4-də verilmişdir. Orta hesabla BIO1, yalnız müəyyən edilmiş risk daxil olmaqla bir model ilə müqayisədə, fərdlərin 9.1% -ni tam reallaşdıra bildi. amillər. Üstəlik, C indeksində əhəmiyyətli bir yaxşılaşma göstərdi (0.779 vs. 0.751 P = 0.0005). BIO2 üçün yenidən təsnifat və ayrı -seçkiliyin yaxşılaşdırılması əhəmiyyətli deyildi.

3 yaşda ürək -damar xəstəliklərinin ağırlaşdırılmış proqnoz tədbirləri (empirik nisbi effektivlik), TwinGene, 2004–2009

Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Yenidən təsnifat a
BIO1 b 9.1 (100) c 8.6 (34) 9.6 (39) 8.5 (49) 10.1 (31)
BIO2 b 2.0 (100) 1.7 (55) 2.1 (53) 1.6 (67) 4.0 (34)
HDL-C b 0.8 (100) 1.2 (47) 1.0 (48) 1.1 (61) 0.4 (49)
BIO1 d 9.1 (100) 8.8 (56) 9.5 (67) 8.9 (71) 9.7 (57)
BIO2 d 2.0 (100) 1.7 (69) 2.0 (80) 1.8 (78) 4.0 (57)
HDL-C d 0.8 (100) 0.8 (77) 0.7 (79) 0.9 (88) 0.5 (73)
Ayrı -seçkilik e
BIO1 b 0.779 (100) 0.777 (45) 0.783 (48) 0.780 (56) 0.704 (25)
BIO2 b 0.756 (100) 0.755 (46) 0.760 (50) 0.757 (62) 0.679 (28)
HDL-C b 0.756 (100) 0.756 (47) 0.761 (51) 0.758 (61) 0.678 (24)
BIO1 d 0.779 (100) 0.778 (72) 0.782 (75) 0.780 (77) 0.701 (44)
BIO2 d 0.756 (100) 0.755 (72) 0.759 (76) 0.756 (81) 0.675 (46)
HDL-C d 0.756 (100) 0.756 (72) 0.760 (76) 0.757 (80) 0.674 (43)
Kalibrləmə f
BIO1 b 9.7 10.0 5.7 6.5 5.5
BIO2 b 8.3 8.6 5.8 6.0 5.6
HDL-C b 8.1 7.7 5.0 5.9 6.0
BIO1 d 9.7 7.1 6.9 7.8 6.5
BIO2 d 8.3 6.2 6.3 6.9 6.7
HDL-C d 8.1 5.8 6.2 6.4 7.5
Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Yenidən təsnifat a
BIO1 b 9.1 (100) c 8.6 (34) 9.6 (39) 8.5 (49) 10.1 (31)
BIO2 b 2.0 (100) 1.7 (55) 2.1 (53) 1.6 (67) 4.0 (34)
HDL-C b 0.8 (100) 1.2 (47) 1.0 (48) 1.1 (61) 0.4 (49)
BIO1 d 9.1 (100) 8.8 (56) 9.5 (67) 8.9 (71) 9.7 (57)
BIO2 d 2.0 (100) 1.7 (69) 2.0 (80) 1.8 (78) 4.0 (57)
HDL-C d 0.8 (100) 0.8 (77) 0.7 (79) 0.9 (88) 0.5 (73)
Ayrı -seçkilik e
BIO1 b 0.779 (100) 0.777 (45) 0.783 (48) 0.780 (56) 0.704 (25)
BIO2 b 0.756 (100) 0.755 (46) 0.760 (50) 0.757 (62) 0.679 (28)
HDL-C b 0.756 (100) 0.756 (47) 0.761 (51) 0.758 (61) 0.678 (24)
BIO1 d 0.779 (100) 0.778 (72) 0.782 (75) 0.780 (77) 0.701 (44)
BIO2 d 0.756 (100) 0.755 (72) 0.759 (76) 0.756 (81) 0.675 (46)
HDL-C d 0.756 (100) 0.756 (72) 0.760 (76) 0.757 (80) 0.674 (43)
Kalibrləmə f
BIO1 b 9.7 10.0 5.7 6.5 5.5
BIO2 b 8.3 8.6 5.8 6.0 5.6
HDL-C b 8.1 7.7 5.0 5.9 6.0
BIO1 d 9.7 7.1 6.9 7.8 6.5
BIO2 d 8.3 6.2 6.3 6.9 6.7
HDL-C d 8.1 5.8 6.2 6.4 7.5

Qısaltmalar: BIO1, süni biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

Xalın yenidən təsnifatının yaxşılaşdırılması faizi.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229.

Mötərizədə olan ədədlər, 2000 reallaşdırmada hesablanmış empirik variasiya ilə hər bir dizayn üçün hesablanmış ampirik varyans arasındakı nisbət olaraq təyin olunan "nisbi səmərəliliyi" təmsil edir, faizlə ifadə olunur.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632.

Senzuranı nəzərə alaraq, əyrinin altındakı alıcının işləmə xüsusiyyətlərinə bərabər olan C indeksinin ortalaması.

Grønnesby və Borganın uyğunluq testi statistikası. 9.5 -dən yuxarı dəyərlər əhəmiyyətli kalibrləmə çatışmazlığını göstərir.

3 yaşda ürək -damar xəstəliklərinin ağırlaşdırılmış proqnoz tədbirləri (empirik nisbi effektivlik), TwinGene, 2004–2009

Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Yenidən təsnifat a
BIO1 b 9.1 (100) c 8.6 (34) 9.6 (39) 8.5 (49) 10.1 (31)
BIO2 b 2.0 (100) 1.7 (55) 2.1 (53) 1.6 (67) 4.0 (34)
HDL-C b 0.8 (100) 1.2 (47) 1.0 (48) 1.1 (61) 0.4 (49)
BIO1 d 9.1 (100) 8.8 (56) 9.5 (67) 8.9 (71) 9.7 (57)
BIO2 d 2.0 (100) 1.7 (69) 2.0 (80) 1.8 (78) 4.0 (57)
HDL-C d 0.8 (100) 0.8 (77) 0.7 (79) 0.9 (88) 0.5 (73)
Ayrı -seçkilik e
BIO1 b 0.779 (100) 0.777 (45) 0.783 (48) 0.780 (56) 0.704 (25)
BIO2 b 0.756 (100) 0.755 (46) 0.760 (50) 0.757 (62) 0.679 (28)
HDL-C b 0.756 (100) 0.756 (47) 0.761 (51) 0.758 (61) 0.678 (24)
BIO1 d 0.779 (100) 0.778 (72) 0.782 (75) 0.780 (77) 0.701 (44)
BIO2 d 0.756 (100) 0.755 (72) 0.759 (76) 0.756 (81) 0.675 (46)
HDL-C d 0.756 (100) 0.756 (72) 0.760 (76) 0.757 (80) 0.674 (43)
Kalibrləmə f
BIO1 b 9.7 10.0 5.7 6.5 5.5
BIO2 b 8.3 8.6 5.8 6.0 5.6
HDL-C b 8.1 7.7 5.0 5.9 6.0
BIO1 d 9.7 7.1 6.9 7.8 6.5
BIO2 d 8.3 6.2 6.3 6.9 6.7
HDL-C d 8.1 5.8 6.2 6.4 7.5
Marker Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
Yenidən təsnifat a
BIO1 b 9.1 (100) c 8.6 (34) 9.6 (39) 8.5 (49) 10.1 (31)
BIO2 b 2.0 (100) 1.7 (55) 2.1 (53) 1.6 (67) 4.0 (34)
HDL-C b 0.8 (100) 1.2 (47) 1.0 (48) 1.1 (61) 0.4 (49)
BIO1 d 9.1 (100) 8.8 (56) 9.5 (67) 8.9 (71) 9.7 (57)
BIO2 d 2.0 (100) 1.7 (69) 2.0 (80) 1.8 (78) 4.0 (57)
HDL-C d 0.8 (100) 0.8 (77) 0.7 (79) 0.9 (88) 0.5 (73)
Ayrı -seçkilik e
BIO1 b 0.779 (100) 0.777 (45) 0.783 (48) 0.780 (56) 0.704 (25)
BIO2 b 0.756 (100) 0.755 (46) 0.760 (50) 0.757 (62) 0.679 (28)
HDL-C b 0.756 (100) 0.756 (47) 0.761 (51) 0.758 (61) 0.678 (24)
BIO1 d 0.779 (100) 0.778 (72) 0.782 (75) 0.780 (77) 0.701 (44)
BIO2 d 0.756 (100) 0.755 (72) 0.759 (76) 0.756 (81) 0.675 (46)
HDL-C d 0.756 (100) 0.756 (72) 0.760 (76) 0.757 (80) 0.674 (43)
Kalibrləmə f
BIO1 b 9.7 10.0 5.7 6.5 5.5
BIO2 b 8.3 8.6 5.8 6.0 5.6
HDL-C b 8.1 7.7 5.0 5.9 6.0
BIO1 d 9.7 7.1 6.9 7.8 6.5
BIO2 d 8.3 6.2 6.3 6.9 6.7
HDL-C d 8.1 5.8 6.2 6.4 7.5

Qısaltmalar: BIO1, süni biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

Xalın yenidən təsnifatının yaxşılaşdırılması faizi.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229.

Mötərizədə olan ədədlər, 2000 reallaşdırmada hesablanmış empirik variasiya ilə hər bir dizayn üçün hesablanmış ampirik varyans arasındakı nisbət olaraq təyin olunan "nisbi səmərəliliyi" təmsil edir, faizlə ifadə olunur.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632.

Senzuranı nəzərə alaraq, əyrinin altındakı alıcının işləmə xüsusiyyətlərinə bərabər olan C indeksinin ortalaması.

Grønnesby və Borganın uyğunluq testi statistikası. 9.5 -dən yuxarı dəyərlər əhəmiyyətli kalibrləmə çatışmazlığını göstərir.

Ümumiyyətlə, bütün kohort dizaynlarında və bənzərsiz iç içə qoyulmuş vəziyyətə nəzarət dizaynında, fərqli proqnozlaşdırma tədbirlərinin təxminləri tam reallaşdırma üçün müşahidə edilənə bənzəyirdi, lakin dəyişkənlik daha yüksək idi. Eşleşmiş yuva nəzarət dizaynı üçün C indeksi ən aşağı idi, bu da təəccüblü deyildi, çünki reqressiya modelinə yaş və cins daxil deyildi və bu da daha uyğun bir vəziyyətə gətirib çıxardı. Həyata keçirilməsində (qızıl standart) kalibr edilmiş biomarkerlər də daxil olmaqla bütün modellər nümunə dizaynlarda da kalibr edilmişdir, lakin bütün dizaynlara uyğun olan modelin yaxşılığını çox qiymətləndirmək meylini müşahidə etdik. Cədvəl 5-də yalnız müəyyən edilmiş risk faktorları olan model biomarkerlərdən biri ilə artırıldıqda C indeksindəki ortalama dəyişiklikləri bildiririk və bu dəyişiklikləri reallaşma dəyişiklikləri ilə müqayisə edirik. Qalan dizaynlar qızıl standartla sıx uyğunlaşdıqda və əhəmiyyətli dəyişiklikləri aşkar edə bildikdə, uyğunlaşdırılmış yuva nəzarəti dizaynı dəyişiklikləri çox qiymətləndirdi.

C-İndeksində Base Model (FRS) ilə Base Model + Marker arasındakı Orta Fərq, TwinGene, 2004–2009

Marker Əsas Model üzərində C İndeksi Təkmilləşdirmələri (C-İndeksi = 0.751)
Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
BIO1 b 0.028** 0.026* 0.027* 0.027* 0.044
BIO2 b 0.004 0.004 0.004 0.004 0.018
HDL-C b 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018
BIO1 c 0.028** 0.027* 0.027* 0.028* 0.045*
BIO2 c 0.004 0.004 0.004 0.004 0.019
HDL-C c 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018
Marker Əsas Model üzərində C İndeksi Təkmilləşdirmələri (C-İndeksi = 0.751)
Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
BIO1 b 0.028** 0.026* 0.027* 0.027* 0.044
BIO2 b 0.004 0.004 0.004 0.004 0.018
HDL-C b 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018
BIO1 c 0.028** 0.027* 0.027* 0.028* 0.045*
BIO2 c 0.004 0.004 0.004 0.004 0.019
HDL-C c 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018

Qısaltmalar: BIO1, simulyasiya edilmiş biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 FRS, Framingham risk skoru HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

* P & lt 0.05 **P & lt 0.001 (fərqi yoxlamaq üçün).

C-indeksi, senzuranı nəzərə alaraq, əyrinin altındakı alıcının işləmə xüsusiyyətlərinə bərabərdir.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632.

C-İndeksində Base Model (FRS) ilə Base Model + Marker arasındakı Orta Fərq, TwinGene, 2004–2009

Marker Əsas Model üzərində C İndeksi Təkmilləşdirmələri (C-İndeksi = 0.751)
Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
BIO1 b 0.028** 0.026* 0.027* 0.027* 0.044
BIO2 b 0.004 0.004 0.004 0.004 0.018
HDL-C b 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018
BIO1 c 0.028** 0.027* 0.027* 0.028* 0.045*
BIO2 c 0.004 0.004 0.004 0.004 0.019
HDL-C c 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018
Marker Əsas Model üzərində C İndeksi Təkmilləşdirmələri (C-İndeksi = 0.751)
Orta Realizasiya, Qızıl Standart Təsdiqlənməmiş Case-Kohort Dizaynı Bənzərsiz Daxili Case-Control Dizaynı Stratifikasiya edilmiş Case-Kohort Dizaynı Uyğun Daxili Case-Control Dizaynı
BIO1 b 0.028** 0.026* 0.027* 0.027* 0.044
BIO2 b 0.004 0.004 0.004 0.004 0.018
HDL-C b 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018
BIO1 c 0.028** 0.027* 0.027* 0.028* 0.045*
BIO2 c 0.004 0.004 0.004 0.004 0.019
HDL-C c 0.005 0.005 0.005 0.005 0.018

Qısaltmalar: BIO1, simulyasiya edilmiş biomarker 1 BIO2, simulyasiya edilmiş biomarker 2 FRS, Framingham risk skoru HDL-C, yüksək sıxlıqlı lipoprotein xolesterol.

* P & lt 0.05 **P & lt 0.001 (fərqi yoxlamaq üçün).

C-indeksi, senzuranı nəzərə alaraq, əyrinin altındakı alıcının işləmə xüsusiyyətlərinə bərabərdir.

Nümunə alma nisbəti: 1: 1 subkohort ölçüsü: n = 229.

Nümunə alma nisbəti: 1: 3 subkohort ölçüsü: n = 632.


Retrospektiv və Prospektiv Vəziyyətə Nəzarət Araşdırmaları

Şagirdlər, ümumiyyətlə, hadisəyə nəzarət işlərini yalnız retrospektiv olaraq düşünürlər, çünki tədqiqatçılar maraq nəticəsində inkişaf etmiş mövzuları qeyd edirlər. Bununla birlikdə, kohort tədqiqatları kimi vəziyyətə nəzarət işləri ya retrospektiv, ya da perspektivli ola bilər. Gələcək bir vəziyyətə nəzarət araşdırmasında, müstəntiq nəticənin vəziyyətinə görə hələ də qeydiyyatdan keçir, lakin müstəntiq hadisələrin baş verməsini gözləməlidir.

Məzmun �. Bütün hüquqlar qorunur.
Son dəyişiklik tarixi: 7 iyun 2016.
Wayne W. LaMorte, MD, PhD, MPH


Mənfi Sağlamlıq Nəticələrinin Tezliyinin Ölçülməsi

Bütün epidemiya vəziyyətlərində nəticənin hallarının sayını hesablayacağıq. Bir çox hallarda daha çox məlumat əldə etmək istəyirik. Məsələn, risk qrupunda olan insanların sayını bilmək, vəziyyəti və ya xəstəliyi inkişaf etdirən risk qrupundakı insanların nisbətini hesablamağa imkan verəcəkdir. Risk altında olan bir xəstəliyin bir xəstəlik riski və ya riski meydana gətirməsi üçün bir müddət daxil etmək istəyə bilərik.

Bu suala bir cavab tapın və sonra cavabı açmaq üçün aşağıdakı düyməni basın.

Vəziyyətin tərifi nə idi Salmonella misal? Tezlik necə ölçüldü?

"Bir epidemiya hadisəsi a infeksiyası olaraq təyin edildi Salmonella 1 Yanvar -31 dekabr 2007 -ci il tarixlərində PFGE -nin spesifik yayılması və xəstəliyin başlanğıcı ilə gərginlik. Bu dövrdə 41 əyalətdən cəmi 401 yoluxma hadisəsi müəyyən edildi. "(say)

When identifying cases, use as many sources as possible, starting with health care facilities where the diagnosis is likely to be made. If an outbreak affects a population in a restricted setting, such as a school or worksite, you may decide to survey and/or collect samples from the entire population, particularly if asymptomatic cases are expected. Ask cases if they know anyone else with the disease. (Does this remind you of the survey in San Pablo from Lesson 5?)

Collect the following types of information on each case:

  • Limited identifying information: to allow the investigators to contact patients to ask additional questions and to notify them of laboratory results and the outcome of the investigation. Addresses allow mapping the outbreak.
  • Demographic and risk factor information: used to characterize the population at risk.
  • Clinical information: allows verification of case status. Date of onset allows you to create a graph of the outbreak. Supplementary clinical information may include whether the person was hospitalized or died.

A new comparison of nested case–control and case–cohort designs and methods

Existing literature comparing statistical properties of nested case–control and case–cohort methods have become insufficient for present day epidemiologists. The literature has not reconciled conflicting conclusions about the standard methods. Moreover, a comparison including newly developed methods, such as inverse probability weighting methods, is needed. Two analytical methods for nested case–control studies and six methods for case–cohort studies using proportional hazards regression model were summarized and their statistical properties were compared. The answer to which design and method is more powerful was more nuanced than what was previously reported. For both nested case–control and case–cohort designs, inverse probability weighting methods were more powerful than the standard methods. However, the difference became negligible when the proportion of failure events was very low (<1 %) in the full cohort. The comparison between two designs depended on the censoring types and incidence proportion: with random censoring, nested case–control designs coupled with the inverse probability weighting method yielded the highest statistical power among all methods for both designs. With fixed censoring times, there was little difference in efficiency between two designs when inverse probability weighting methods were used however, the standard case–cohort methods were more powerful than the conditional logistic method for nested case–control designs. As the proportion of failure events in the full cohort became smaller (<10 %), nested case–control methods outperformed all case–cohort methods and the choice of analytic methods within each design became less important. When the predictor of interest was binary, the standard case–cohort methods were often more powerful than the conditional logistic method for nested case–control designs.

Bu, abunə məzmununun, müəssisəniz vasitəsi ilə girişin bir ön görünüşüdür.


A review of published analyses of case-cohort studies and recommendations for future reporting

The case-cohort study design combines the advantages of a cohort study with the efficiency of a nested case-control study. However, unlike more standard observational study designs, there are currently no guidelines for reporting results from case-cohort studies. Our aim was to review recent practice in reporting these studies, and develop recommendations for the future. By searching papers published in 24 major medical and epidemiological journals between January 2010 and March 2013 using PubMed, Scopus and Web of Knowledge, we identified 32 papers reporting case-cohort studies. The median subcohort sampling fraction was 4.1% (interquartile range 3.7% to 9.1%). The papers varied in their approaches to describing the numbers of individuals in the original cohort and the subcohort, presenting descriptive data, and in the level of detail provided about the statistical methods used, so it was not always possible to be sure that appropriate analyses had been conducted. Based on the findings of our review, we make recommendations about reporting of the study design, subcohort definition, numbers of participants, descriptive information and statistical methods, which could be used alongside existing STROBE guidelines for reporting observational studies.

Maraq toqquşması bəyanatı

Rəqabətli Maraqlar: Müəlliflər heç bir rəqabət aparan maraqların olmadığını bəyan etmişlər.

Rəqəmlər

Figure 1. Pictorial representation of an unstratified…

Figure 1. Pictorial representation of an unstratified case-cohort study design.

Included in the study are…

Figure 2. Number of individuals in original…

Figure 2. Number of individuals in original cohort on which case-cohort study is based, before…

Figure 3. Subcohort sampling fractions reported in…

Figure 3. Subcohort sampling fractions reported in each of 32 papers included in the review.


RTI Health Solutions, Research Triangle Park, NC, USA

Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA

University of California, Los Angeles, ca, USA

Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA

RTI Health Solutions, Research Triangle Park, NC, USA

Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA

University of California, Los Angeles, ca, USA

Boston University School of Public Health, Boston, MA, USA

Mücərrəd

In a cohort study, the numerator and denominator of each disease frequency (incidence proportion, incidence rate, or incidence odds) are measured, which requires enumerating the entire population and keeping it under surveillance. A case-control study observes the population more efficiently by using a sample of the population, which becomes the control series, in place of complete assessment of the denominators of the disease frequencies. This extra sampling step can make a case-control study much more efficient than a cohort study of the same population, but it introduces a number of subtleties and avenues for bias that are absent in typical cohort studies. For diseases that are sufficiently rare, cohort studies become impractical, and case-control studies become the only useful alternative.

The cases in a case-control study should be the same people who would be considered cases in a cohort study of the same population. The definition of the source population for these cases determines the population from which controls should be sampled. Ideally, control selection would involve direct sampling from the source population, with equal probability of selection, although in many circumstances, variations in and substitutes for this ideal sampling design may be considered.