• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

流行病学中离散数据的近似层次建模

Approximate hierarchical modelling of discrete data in epidemiology.

作者信息

Breslow N, Leroux B, Platt R

机构信息

Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle 98195-7232, USA.

出版信息

Stat Methods Med Res. 1998 Mar;7(1):49-62. doi: 10.1177/096228029800700105.

DOI:10.1177/096228029800700105
PMID:9533261
Abstract

Hierarchical models are used in epidemiology to estimate and analyse multiple, related relative risks. Examples include meta-analyses of series of 2 x 2 tables and mapping of spatially correlated disease rates. Empirical transform and penalized quasilikelihood procedures, both of which may be implemented using standard programs for mixed model analysis, provide satisfactory approximate inferences for these problems when cell frequencies are large. Simulation studies show that, in certain situations involving small cell frequencies, penalized quasilikelihood provides satisfactory estimates of variance components and regression coefficients whereas the empirical transform approach does not.

摘要

分层模型在流行病学中用于估计和分析多个相关的相对风险。示例包括对一系列2×2表格的荟萃分析以及空间相关疾病发生率的映射。经验变换和惩罚拟似然程序都可以使用混合模型分析的标准程序来实现,当单元格频率较大时,它们为这些问题提供了令人满意的近似推断。模拟研究表明,在某些涉及小单元格频率的情况下,惩罚拟似然提供了令人满意的方差分量和回归系数估计,而经验变换方法则不然。

相似文献

1
Approximate hierarchical modelling of discrete data in epidemiology.流行病学中离散数据的近似层次建模
Stat Methods Med Res. 1998 Mar;7(1):49-62. doi: 10.1177/096228029800700105.
2
Modelling spatial disease rates using maximum likelihood.使用最大似然法对空间疾病发病率进行建模。
Stat Med. 2000;19(17-18):2321-32. doi: 10.1002/1097-0258(20000915/30)19:17/18<2321::aid-sim572>3.0.co;2-#.
3
Meta-analysis in Stata using gllamm.使用gllamm在Stata中进行荟萃分析。
Res Synth Methods. 2015 Dec;6(4):310-32. doi: 10.1002/jrsm.1157. Epub 2015 Nov 27.
4
Modelling of discrete spatial variation in epidemiology with SAS using GLIMMIX.使用GLIMMIX通过SAS对流行病学中的离散空间变异进行建模。
Comput Methods Programs Biomed. 2004 Oct;76(1):83-9. doi: 10.1016/j.cmpb.2004.03.003.
5
Spatial prediction of counts and rates.计数与比率的空间预测。
Stat Med. 2003 May 15;22(9):1415-32. doi: 10.1002/sim.1523.
6
Empirical Bayes estimates of age-standardized relative risks for use in disease mapping.用于疾病地图绘制的年龄标准化相对风险的经验贝叶斯估计值。
Biometrics. 1987 Sep;43(3):671-81.
7
A bayesian analysis for spatial processes with application to disease mapping.一种用于空间过程的贝叶斯分析及其在疾病地图绘制中的应用。
Stat Med. 2000 Apr 15;19(7):957-74. doi: 10.1002/(sici)1097-0258(20000415)19:7<957::aid-sim396>3.0.co;2-q.
8
Multiplicative interaction in network meta-analysis.网络荟萃分析中的相乘交互作用。
Stat Med. 2015 Feb 20;34(4):582-94. doi: 10.1002/sim.6372. Epub 2014 Nov 19.
9
Generalized linear mixed models for meta-analysis.用于荟萃分析的广义线性混合模型。
Stat Med. 1999 Mar 30;18(6):643-54. doi: 10.1002/(sici)1097-0258(19990330)18:6<643::aid-sim76>3.0.co;2-m.
10
A random-effects regression model for meta-analysis.用于荟萃分析的随机效应回归模型。
Stat Med. 1995 Feb 28;14(4):395-411. doi: 10.1002/sim.4780140406.

引用本文的文献

1
Unraveling birth weight determinants: Integrating machine learning, spatial analysis, and district-level mapping.解析出生体重的决定因素:整合机器学习、空间分析和地区层面绘图
Heliyon. 2024 Mar 6;10(5):e27341. doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e27341. eCollection 2024 Mar 15.
2
Integrating Spatiotemporal Epidemiology, Eco-Phylogenetics, and Distributional Ecology to Assess West Nile Disease Risk in Horses.整合时空流行病学、生态系统遗传学和分布生态学评估马感染西尼罗河病的风险。
Viruses. 2021 Sep 12;13(9):1811. doi: 10.3390/v13091811.
3
Vector Surveillance, Host Species Richness, and Demographic Factors as West Nile Disease Risk Indicators.
矢量监测、宿主物种丰富度和人口统计学因素作为西尼罗河病风险指标。
Viruses. 2021 May 18;13(5):934. doi: 10.3390/v13050934.
4
Methods for evidence synthesis in the case of very few studies.极少量研究情况下的证据综合方法。
Res Synth Methods. 2018 Sep;9(3):382-392. doi: 10.1002/jrsm.1297. Epub 2018 Apr 6.