Tỷ lệ trường hợp / kiểm soát tối ưu trong nghiên cứu kiểm soát trường hợp

Tỷ lệ trường hợp / kiểm soát tối ưu trong một nghiên cứu kiểm soát trường hợp là gì? Tại sao hầu hết các sách giáo khoa hoặc sách chuyên khảo cho rằng nó nhiều hơn 1? Nó có thể nhỏ hơn 1 (nhược điểm là gì?)? Cảm ơn bạn.

Như @EpiGrad nói - không có tỷ lệ tối ưu vì nếu không mọi người sẽ sử dụng nó. Tôi đề nghị bạn giải quyết vấn đề bằng cách xem xét chi phí kiểm soát so với chi phí của vụ kiện.

Các trường hợp

Cơ sở cho một nghiên cứu kiểm soát trường hợp là bạn muốn nghiên cứu các kết quả hiếm gặp (ung thư, tái phẫu thuật, v.v.). Bởi hiếm khi vấn đề của bạn là việc tìm kiếm những bệnh nhân này là chi phí lớn.

Kiểm soát

Kiểm soát về cơ bản là bất cứ ai không có bệnh và do đó bạn có rất nhiều trong số này. Tìm thêm 10 điều khiển thường không quá khó.

Số liệu thống kê

Những gì bạn muốn thấy là một cái gì đó mà bạn có sự khác biệt giữa hai mẫu nghiên cứu như trong trường hợp dưới đây:

Nếu bạn nghĩ rằng bạn sẽ kết thúc trong một tình huống mà bạn không thể thấy sự khác biệt bạn cần để tăng số lượng bệnh nhân của bạn. Nói cách khác, bạn có tình huống này:

Rằng bạn muốn thay đổi bằng cách tuyển thêm nhiều bệnh nhân trong một nhóm vào nhóm này:

Các số liệu thống kê rất đơn giản, bạn có được sức mạnh lớn nhất bằng cách có các nhóm có kích thước bằng nhau. Vì bạn thường trong tình huống không thể tìm thấy nhiều bệnh nhân hơn trong nhóm kết quả hiếm gặp mà bạn muốn tăng số lượng bệnh nhân trong nhóm kiểm soát. Định lý giới hạn trung tâm cho rằng với đường cong thông thường được đưa ra bởi phương trình đơn giản này:

$SE = \frac{SD}{\sqrt{n}}$

• SE = sai số chuẩn (độ lệch chuẩn của phân phối lấy mẫu của giá trị trung bình)
• SD = độ lệch chuẩn của mẫu của bạn
• n = số bệnh nhân trong mẫu của bạn

Như bạn có thể thấy, hiệu ứng trên chiều rộng của đường cong mà mỗi người nghiên cứu có, giảm theo định nghĩa của . Điều này cho thấy tỷ lệ tối ưu là nơi bạn tận dụng tối đa thời gian và công sức bạn bỏ ra để tuyển dụng bệnh nhân / kiểm soát.$\sqrt{n}$

Điều quan trọng trong các nghiên cứu kiểm soát trường hợp là bạn phải nỗ lực hết sức để kiểm soát giống như bạn làm với bệnh nhân. Chẳng hạn, bạn không thể tự phỏng vấn các trường hợp thú vị trong khi gửi một sinh viên đến nói chuyện với các điều khiển. Xác định dân số nguồn chính xác cũng có thể khá khó khăn.

Không nhất thiết phải có một tỷ lệ nghiên cứu trường hợp kiểm soát trường hợp tối ưu, nếu không nó sẽ là tỷ lệ mà tất cả chúng ta đã sử dụng. Nói chung, tôi cho rằng tỷ lệ kiểm soát cao hơn đối với các trường hợp dẫn đến khả năng nghiên cứu lớn hơn, mặc dù với chi phí của một nghiên cứu đắt hơn. Tôi đã từng phân tích một loạt các nghiên cứu kiểm soát trường hợp được lồng trong một nghiên cứu đoàn hệ. Độ chính xác của các ước tính tăng đáng kể khi sử dụng 2 hoặc 3 điều khiển cho mỗi trường hợp, nhưng sau đó mức chi trả bắt đầu chững lại.

Nó có thể là một cái gì đó đáng để đánh giá trong giai đoạn lập kế hoạch nghiên cứu thông qua mô phỏng.