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우리는 노출 데이터를 수집하기 시작하기 전에 집합된 집단에서 샘플링을 위한 대안적 잠재 설계의 효율성을 비교하고 전력을 계산하는 근사 방법을 개발합니다. 우리의 방법은 집단이 집합된 상태에서, 즉, 사건 시간 tk 및 tj가 tk보다 크거나 같은 쌍에서 위험에 처한 개인 수 Nkj를 이용할 수 있음만을 요구합니다. Nkj를 계산하기 위해서는 각 개인에 대한 입회, 추적, 검열 및 사건 이력을 알아야 하지만 노출에 대해서는 알 필요가 없습니다. 우리의 방법은 사건이 발생하는 시점에서 위험에 처한 무작위 비사례 샘플과 비교되는 모든 "편향되지 않은 대조 샘플링 설계"에 적용됩니다. 우리는 17,633명의 보험 협동조합 회원으로 구성된 집합된 집단에서 전립선암으로 인한 사망을 추적하면서 전체 집단 설계에 비해 중첩 사례 대조 설계, 사례-집단 설계 및 보강된 사례-집단 설계의 효율성을 근사하기 위해 우리의 방법을 적용합니다. 근사에 대한 가정은 노출이 사건의 위험 및 검열의 위험과 관련이 없다는 것입니다. 두 가지 가정이 성립하고 노출이 검열과 적당히 관련이 있을 때 근사는 시뮬레이션에서 잘 수행되었습니다.
Wacholder et al. (Fri,)은 이 질문을 연구했습니다.