Asymptotische Verteilungstheorie und Effizienzergebnisse für Fall-Kohorten-Studien

Ein Fall-Kohorten-Design wurde kürzlich von Prentice (1986) vorgeschlagen, um die Kosten in großen epidemiologischen Kohortenstudien zu senken. Ein "Pseudowahrscheinlichkeits"-Verfahren wurde zur Schätzung der relativen Risikoregressionsparameter beschrieben. Dieses Verfahren betrifft nur Kovariaten-Daten von Probanden, die eine Krankheit entwickeln, und von einer zufälligen Stichprobe der gesamten Kohorte. Im Gegensatz dazu erfordert das übliche Verfahren zur Schätzung der partiellen Wahrscheinlichkeit Kovariaten-Historien für die gesamte Kohorte. Entsprechend kann ein Fall-Kohorten-Design die Kosteneinsparungen beeinflussen, insbesondere bei großen Kohorten und seltenem Erkrankungsaufkommen. Hier werden die asymptotische Verteilungstheorie für solche Pseudowahrscheinlichkeits-Schätzer sowie für die entsprechenden kumulativen Ausfallratenschätzer präsentiert. Bestimmte asymptotische Effizienz-Ausdrücke in Bezug auf vollständige Kohorten-Schätzer werden entwickelt und in Situationen tabellarisch dargestellt, die für das Design von großangelegten Krankheitspräventionsversuchen von Bedeutung sind. Die theoretischen Entwicklungen nutzen Martingal-Konvergenzergebnisse und Ergebnisse zur Konvergenz endlicher Populationen.