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尤纳斯，盖布雷米切尔·威尔德斯拉西;希瑟·J·惠特克。;C·帕迪·法林顿

在自控病例系列模型中疫苗效果的灵活建模。 （英语） 兹比尔1386.62049

生物。J。 58，第3期，607-622（2016）.
摘要：自我控制病例系列（SCCS）方法通常用于调查疫苗的安全性，它只需要病例信息，并自动控制所有与年龄无关的乘法混杂因素，同时考虑与年龄相关的基线发病率。目前，SCCS方法使用带有预定切点的阶跃函数表示时变曝光。当与暴露相关的相对风险函数的形状事先未知时，特别是当暴露影响可能是长期的时，较不规范的方法可能是有益的。因此，我们建议使用灵活的平滑函数来模拟曝光效果。具体来说，我们使用了三次M样条的线性组合，除了给出合理的形状外，还避免了SCCS模型的对数似然函数中的积分。这些方法虽然专门针对疫苗开发，但适用范围更广。仿真结果表明，新方法的性能通常优于阶跃函数法。我们将新方法应用于两个数据集，即热性惊厥和MMR疫苗暴露，以及骨折和噻唑烷二酮使用。

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62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

M样条曲线;风险函数;自控病例系列;平滑的;疫苗

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\textit{Y.Ghebremichael-Weldeslassie}等人，《生物》。J.58，第3号，607--622（2016；Zbl 1386.62049）
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参考文献：

[1] Abrahamowicz，M.、Bartlett，G.、Tamblyn，R.和du Berger，R.（2006）。通过对累积剂量和暴露持续时间的建模，可以了解苯二氮卓类药物与损伤之间的关系。《临床流行病学杂志》59，393-403。
[2] Altman，D.G.（1991）。对连续变量进行分类。《英国癌症杂志》64，975-975。
[3] Berhane，K.、Hauptmann，M.和Langholz，B.（2008）。使用张量积样条建模暴露-时间-反应关系：应用于科罗拉多高原铀矿工队列。医学统计27，5484-5496。
[4] Breslow，N.E.、Lubin，J.H.、Marek，P.和Langholz，B.（1983年）。乘法模型和队列分析。《美国统计学会杂志》78，1-12·兹比尔0503.62090
[5] de Boor，C.（1978）。花键实用指南。Springer‐Verlag，纽约州纽约市·Zbl 0406.41003号
[6] Douglas，I.J.，Evans，S.J.、Pocock，S.和Smeet，L.（2009年）。与噻唑烷二酮类药物相关的骨折风险：一项自我对照的病例系列研究。PLoS Medicine6，文章编号e1000154。
[7] 艾勒斯，P.H.C.和马克思，B.D.（1996）。具有B样条和惩罚的灵活平滑。统计科学11，89-102·Zbl 0955.62562号
[8] Farrington，C.P.（1995）。疫苗安全性评估病例序列的相对发病率估计。生物统计学51，228-235·Zbl 0825.62808号
[9] Farrington，C.P.、Anaya‐Izquierdo，K.、Whitaker，H.J.、Hocine，M.N.、Douglas，I.和Smeeth，L.（2011年）。具有事件相关观察期的自控病例系列分析。《美国统计协会杂志》106，417-426·Zbl 1232.62145号
[10] Farrington，C.P.和Whitaker，H.J.（2006）。病例序列数据的半参数分析。英国皇家统计学会期刊C辑-应用统计55，553-580·兹比尔1109.62099
[11] Farrington，C.P.、Whitaker，H.J.和Hocine，M.N.（2009年）。审查、扰动或缩减事件后风险敞口的案例系列分析。生物统计10，3-16·Zbl 1437.62454号
[12] Ghebremichael‐Weldeselassie，Y.、Whitaker，H.J.和Farrington，C.P.（2014）。具有平滑年龄效应的自控病例系列方法。医学统计33，639-649。
[13] 格陵兰，S.（1995a）。避免与剂量反应和趋势分析中的分类和顺序分数相关的功率损失。流行病学6，450-454。
[14] 格陵兰，S.（1995b）。流行病学剂量反应和趋势分析——分类分析的替代方法。流行病学6，356-365。
[15] Hauptmann，M.、Berhane，K.、Langholz，B.和Lubin，J.H.（2001）。使用样条曲线分析科罗拉多高原铀矿工队列中的潜伏期。流行病学和生物统计杂志6，417-424。
[16] Hauptmann，M.、Pohlabeln，H.、Lubin，J.H.、Jckel，K.H.、Ahrens，W.、Brske‐Hohlfeld，I.和Wichmann，H.E.（2002）。两项德国病例对照研究中职业石棉暴露与肺癌之间的暴露时间反应关系。《美国工业医学杂志》41，89-97。
[17] Hauptmann，M.、Wellmann，J.、Lubin，J.H.、Rosenberg，P.S.和Krienbrock，L.（2000）。使用样条加权函数分析暴露-时间-响应关系。生物统计学56，1105-1108·Zbl 1073.62577号
[18] Joly，P.、Conges，D.、Helmer，C.和Letenneur，L.（2002年）。具有区间删失数据的疾病-死亡模型的惩罚似然方法：应用于痴呆症的特定年龄发病率。生物统计3433-443·Zbl 1135.62394号
[19] Joly，P.、Commumes，D.和Letenneur，L.（1998）。任意删减数据的惩罚似然法：应用于痴呆症的特定年龄发病率。生物统计学54，185-194·Zbl 1058.62618号
[20] Langholz，B.、Thomas，D.、Xiang，A.和Stram，D.（1999）。职业接触流行病学研究中的潜伏期分析：应用于科罗拉多高原铀矿工队列。美国工业药物杂志35，246-256。
[21] NHS（2013）。http://www.nhs.uk/conditions/febrile网站痉挛/页面/介绍.aspx（2013年6月23日访问）。
[22] O'Sullivan，F.（1988年）。全自动对数密度和对数危害估计器的快速计算。暹罗科学与统计计算杂志9，363-379·Zbl 0688.65083号
[23] R开发核心团队（2012年）。R： 统计计算语言和环境。R统计计算基金会，维也纳，AT.ISBN 3‐900051‐07‐0。可从以下位置获得：网址：http://www.R‐项目.org
[24] Ramsay，J.O.（1988）。单调回归样条曲线的作用。统计科学3，425-461。
[25] Smith，P.L.（1979）。样条曲线是一种有用且方便的统计工具。美国统计学家33，57-62。
[26] Sylvestre，J.和Abrahamowicz，M.（2009年）。时间相关暴露对危险累积影响的灵活建模。医学统计28，3437-3453。
[27] Thomas，D.C.（1988年）。暴露-时间-反应关系模型及其在癌症流行病学中的应用。《公共卫生年度评论》9，451-482。
[28] Vacek，P.M.（1997）。评估暴露随时间变化时强度的影响。医学统计16，505-513。
[29] Weinberg，C.R.（1995）。分类有多糟糕。流行病学6，345-347。
[30] Weldeselassie，Y.G.、Whitaker，H.J.和Farrington，C.P.（2011年）。自我控制病例系列方法在疫苗安全性研究中的应用：最佳实践的回顾和建议。流行病学和传染病139，1805-1817。
[31] Whitaker，H.J.、Farrington，C.P.、Spiessens，B.和Musonda，P.（2006）。生物统计学教程：自控病例系列方法。医学统计251768-1797。
[32] Whitaker，H.J.、Hocine，M.N.和Farrington，C.P.（2009年）。自我控制病例系列研究的方法。医学研究中的统计方法18，7-26。
[33] Xu，S.、Zhang，L.、Nelson，J.C.、Zeng，C.、Mulloly，J.、Mcclure，D.和Glanz，J.（2011）。确定疫苗安全性自我控制病例系列研究的最佳风险窗口。医学统计30，742-752。
[34] Zhao，L.P.和Kolonel，L.N.（1992）。在病例对照研究中将定量暴露分类为定性暴露造成的效率损失。美国流行病学杂志136，464-474。
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