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Regression analysis with categorized regression calibrated exposure: some interesting findings

机译:带有分类回归校准暴露的回归分析:一些有趣的发现

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摘要

BackgroundRegression calibration as a method for handling measurement error is becoming increasingly well-known and used in epidemiologic research. However, the standard version of the method is not appropriate for exposure analyzed on a categorical (e.g. quintile) scale, an approach commonly used in epidemiologic studies. A tempting solution could then be to use the predicted continuous exposure obtained through the regression calibration method and treat it as an approximation to the true exposure, that is, include the categorized calibrated exposure in the main regression analysis.
机译:背景技术回归校准作为一种处理测量误差的方法正变得越来越众所周知,并已在流行病学研究中使用。但是,该方法的标准版本不适用于按流行病学研究常用的分类(例如五分位数)规模进行暴露分析。一个诱人的解决方案可能是使用通过回归校准方法获得的预测连续曝光并将其视为对真实曝光的近似值,也就是说,将分类的校准曝光包括在主要回归分析中。

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