来自多个巢式病例对照研究的生物标志物数据汇总统计方法

将多个研究的生物标志物数据汇总，可考察比单个研究通常可能的更宽暴露范围，以更强统计功效评估人群亚组和疾病亚型，并更精确地估计生物标志物与疾病的关联。然而，由于各研究间检测和实验室的变异性，生物标志物测量在汇总前常需校准至参考测定。我们提出了若干方法，用于在每個贡献研究的参照测定数据取自部分对照时，对巢式病例对照研究的生物标志物数据进行校准与合并。具体而言，我们描述了一种两阶段方法以及两种聚合方法，即内化和完全校准方法，以评估生物标志物暴露对疾病风险的主效应，以及该关联是否受潜在协变量修饰。内化方法在可用时使用参考实验室测量值，否则使用校准测量值。完全校准方法对所有受试者均使用校准后的生物标志物测量值，即便那些已有参考实验室测量值者亦然。我们的结果表明，无论模型中是否包含交互项，完全校准方法都是首选的聚合方法，可最小化点估计的偏倚。我们还观察到两阶段与完全校准方法给出相似的效果与方差估计，但这两种方法的方差估计略大于内化方法的估计。作为说明性示例，我们在一个巢式病例对照研究汇总项目中应用这些方法，以评估（i）循环维生素 D 水平与卒中风险的关联，以及（ii）BMI 如何修饰循环维生素 D 水平与心血管疾病之间的关联。