In the conventional data analysis of most medical research we assume that all observations are mutually independent. However, this assumption is questionable in many applications where the data can be grouped into clusters with responses in the same clusters tending to be more alike than responses in the different clusters. In epidemiology, the 'first event' approach is often used to investigate the risk of drug utilization; i.e., all the subsequent events are ignored. This can be wasteful. Our concern is how the estimate in terms of bias and precision of the odds ratio would differ if an alternative approach 'multiple events' is used. We addressed this question in the context of a case-crossover study design. The estimates from three different statistical methods were compared; these were based on three-level data analysis units ('overall crude', 'subject-level', and 'event-level'): the Mantel-Haenszel 2x2 table estimator; the conditional logistic regression model where matching is taken into consideration; and the generalized estimating equations technique involving different working correlation structures as well as matching factors. A simulation study with various combinations of the design parameters (sample size, correlation coefficient, hazard ratio and intensities of exposure and outcome) was conducted. The mean squared error (MSE) was employed to evaluate the performance of these three different methods when the data is correlated. We compared these three different methods with data on the study of the association between benzodiazepine use and repeated motor vehicle crashes (MVCs). In the simulation study, we concluded that the Mantel-Haenszel method and the conditional logistic regression method with the event-level / Lors de l'analyse conventionnelle des données dans la plupart des recherches médicales, nous présumons que toutes les observations sont mutuellement indépendantes. Toutefois, cette supposition est discutable dans bien des cas où les données peuvent être groupées en grappes et les réponses dans une même grappe ont tendance à être plus semblables que les réponses dans les autres grappes. En épidémiologie, l'approche du « premier événement » est souvent utilisée pour enquêter sur les risques liés à l'utilisation de médicaments; c'est à-dire que tous les événements subséquents sont ignorés. Cette approche peut être peu rentable. Nous nous demandons comment l'estimation du rapport de cotes serait différente, en ce qui a trait au biais et à la précision, si une autre approche tenant compte d'événements multiples était utilisée. Nous avons abordé cette question dans le contexte de la conception d'une étude de cas croisés. Les estimations obtenues à l'aide de trois méthodes statistiques différentes ont été comparées; elles étaient fondées sur l'analyse de données à trois niveaux (brut global, sujet et évènement) : l'estimateur de Mantel-Haenszel (tableau à deux entrées); le modèle de régression logistique conditionnelle où on tient compte de l'appariement; et la méthode statistique d'équations d'estimations généralisées comprenant diverses structures de corrélation de travail de même que des facteurs d'appariement. Une étude de simulation utilisant diverses combinaisons des paramètres de conception (taille de l'échantillon, coefficient de corrélation, taux de défaillance et degré d'exposition et résultats) a été menée. L'erreur quadratique moyenne (EQM) a été u
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.19275 |
| Date | January 2008 |
| Creators | Zhang, Bin |
| Contributors | James Anthony Hanley (Supervisor2), Samy Suissa (Supervisor1) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Doctor of Philosophy (Department of Epidemiology & Biostatistics) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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