定制捕获-再捕获方法以基于易错诊断信号估计登记处病例计数
统计方法学
2023-07-04 v1
摘要
监测研究对于有效且高效地流行病学监测病例计数与疾病患病率具有重要意义。以基于佐治亚癌症登记处识别复发病例的持续工作为具体动机，我们扩展了最近提出的“锚流（anchor stream）”抽样设计与估计方法。我们的方法通过利用一个相对较小的随机参与者样本（其复发状态通过有原则的病历抽象化获取）来提供比传统捕获-再捕获（CRC）方法更高效且更合理的替代方案。该样本与一个或多个现有信号数据流结合，这些数据流可能基于完整登记人群中任意非代表性子集产生数据。此处开发的关键扩展考虑了现有数据流中假阳性或假阴性诊断信号的普遍问题。特别地，我们表明该设计仅需要记录这些非锚监测流中的阳性信号，并允许基于可估计的阳性预测值（PPV）参数对真实病例计数进行有效估计。我们借鉴多重插补范式的思想来提供相应的标准误，并发展了具有良好频率论覆盖性质的适应性贝叶斯可信区间方法。我们通过模拟研究展示了所提方法的优势，并提供了一个针对佐治亚癌症登记处为基础的癌症复发信息与监测项目（CRISP）数据库中亚特兰大都会区患者乳腺癌复发病例计数估计的数据实例。
引用
@article{arxiv.2211.13842,
title = {Tailoring Capture-Recapture Methods to Estimate Registry-Based Case Counts Based on Error-Prone Diagnostic Signals},
author = {Lin Ge and Yuzi Zhang and Kevin C. Ward and Timothy L. Lash and Lance A. Waller and Robert H. Lyles},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13842},
year = {2023}
}