The analysis of a nested case contr

The analysis of a nested case control model must take into account the way in which controls are sampled from the cohort. Failing to do so, such as by treating the cases and selected controls as the original cohort and performing a logistic regression, which is common, can result in biased estimates whose null distribution is different from what is assumed. Ways to account for the random sampling include conditional logistic regression [4] and using inverse probability weighting to adjust for missing covariates among those who are not selected into the study.[1

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Analisis model bersarang kontrol kasus harus memperhitungkan cara di mana kontrol sampel dari kelompok. Gagal untuk melakukannya, seperti dengan memperlakukan kasus dan kontrol yang dipilih sebagai kelompok asli dan melakukan regresi logistik, yang umum, dapat mengakibatkan perkiraan bias null distribusi berbeda dari apa yang dianggap. Cara untuk memperhitungkan sampling acak termasuk regresi logistik bersyarat [4] dan menggunakan pembobotan invers probabilitas untuk menyesuaikan untuk hilang covariates di antara mereka yang tidak dipilih ke dalam studi.[1

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Analisis kasus model kontrol bersarang harus memperhitungkan cara di mana kontrol sampel dari kohort. Kegagalan untuk melakukannya, seperti dengan memperlakukan kasus dan kontrol dipilih sebagai kohort asli dan melakukan regresi logistik, yang umum, dapat mengakibatkan perkiraan bias yang distribusi nol berbeda dari apa yang diasumsikan. Cara untuk menjelaskan random sampling meliputi regresi logistik kondisional [4] dan menggunakan inverse probabilitas pembobotan untuk menyesuaikan kovariat hilang di antara mereka yang tidak dipilih dalam penelitian ini. [1