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L'effet de la mauvaise classification conjointe des facteurs de risque polytomiques et des covariables polytomiques dans les études cas-témoins sur l'estimation et la puissance a été examiné à l'aide de simulations informatiques et de modèles mathématiques. Il est conclu que la mauvaise classification non différentielle des covariables peut être aussi importante que la mauvaise classification non différentielle des variables d'exposition, et que le biais résultant de l'estimation du risque relatif peut être soit en direction de l'absence d'effet, soit en son opposé. Il est souligné que lorsque une variable de confusion est mal classée, la valeur p calculée à partir de l'étude particulière sera incorrecte et pourra être soit trop grande soit trop petite en fonction de la nature de la confusion.
Fung et al. (Sun,) ont étudié cette question.