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1Testing multiple statistical hypotheses resulted in spurious associations: a study of astrological signs and health.
P. Austin, M. Mamdani, D. Juurlink, und J. Hux. Journal of clinical epidemiology, 59 (9): 964-9 (September 2006)4203<br/>LR: 20061115; PUBM: Print-Electronic; DEP: 20060711; JID: 8801383; CIN: J Clin Epidemiol. 2006 Sep;59(9):871-2. PMID: 16895805; 2005/06/06 received; 2005/12/14 revised; 2006/01/19 accepted; 2006/07/11 aheadofprint; ppublish;<br/>Comparacions múltiples.
vor 2 Jahren von @jepcastel
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80andover
Adolescent
Adult
Aged
Astrology
CohortStudies
DataInterpretation
DiseaseSusceptibility
Evidence-BasedMedicine
Evidence-BasedMedicine:statistics&numericalda
Female
HealthStatus
Humans
Male
MiddleAged
Models
MultivariateAnalysis
Ontario
Statistical
80andoverAdolescentAdultAgedAstrologyCohortStudiesDataInterpretationDiseaseSusceptibilityEvidence-BasedMedicineEvidence-BasedMedicine:statistics&numericaldaFemaleHealthStatusHumansMaleMiddleAgedModelsMultivariateAnalysisOntarioStatistical
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1Combining ecological and individual variables to reduce confounding by indication: case study--subarachnoid hemorrhage treatment.
S. Johnston. Journal of clinical epidemiology, 53 (12): 1236-41 (Dezember 2000)2724<m:linebreak></m:linebreak>Mesures d'associació.
vor 2 Jahren von @jepcastel
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Bias(Epidemiology)
CohortStudies
ConfoundingFactors(Epidemiology)
EpidemiologicResearchDesign
Female
HospitalMortality
Humans
Male
MiddleAged
Models
OutcomeAssessment(HealthCare)
PatientDischarge
PatientDischarge:statistics&numericaldata
SelectionBias
Statistical
SubarachnoidHemorrhage
SubarachnoidHemorrhage:mortality
SubarachnoidHemorrhage:therapy
UnitedStates
UnitedStates:epidemiology
Bias(Epidemiology)CohortStudiesConfoundingFactors(Epidemiology)EpidemiologicResearchDesignFemaleHospitalMortalityHumansMaleMiddleAgedModelsOutcomeAssessment(HealthCare)PatientDischargePatientDischarge:statistics&numericaldataSelectionBiasStatisticalSubarachnoidHemorrhageSubarachnoidHemorrhage:mortalitySubarachnoidHemorrhage:therapyUnitedStatesUnitedStates:epidemiology
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1Traditional versus marginal structural models to estimate the effectiveness of beta-blocker use on mortality after myocardial infarction.
J. Delaney, S. Daskalopoulou, und S. Suissa. Pharmacoepidemiology and drug safety, 18 (1): 1-6 (Januar 2009)5076<m:linebreak></m:linebreak>JID: 9208369; 0 (Adrenergic beta-Antagonists); ppublish;<m:linebreak></m:linebreak>Anàlisi de dades; Marginal structural models; Exemple.
vor 2 Jahren von @jepcastel
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80andover
Adrenergicbeta-Antagonists
Adrenergicbeta-Antagonists:therapeuticuse
Aged
BloodPressure
BloodPressure:drugeffects
CohortStudies
Databases
Factual
Female
Follow-UpStudies
GreatBritain
Humans
LogisticModels
Male
MiddleAged
Models
MyocardialInfarction
MyocardialInfarction:drugtherapy
MyocardialInfarction:mortality
Statistical
SurvivalAnalysis
TreatmentOutcome
RCT
80andoverAdrenergicbeta-AntagonistsAdrenergicbeta-Antagonists:therapeuticuseAgedBloodPressureBloodPressure:drugeffectsCohortStudiesDatabasesFactualFemaleFollow-UpStudiesGreatBritainHumansLogisticModelsMaleMiddleAgedModelsMyocardialInfarctionMyocardialInfarction:drugtherapyMyocardialInfarction:mortalityStatisticalSurvivalAnalysisTreatmentOutcomeRCT
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2Methods of calculating deaths attributable to obesity.
K. Flegal, B. Graubard, und D. Williamson. American journal of epidemiology, 160 (4): 331-8 (August 2004)4391<m:linebreak></m:linebreak>LR: 20041117; PUBM: Print; JID: 7910653; ppublish;<m:linebreak></m:linebreak>Risc atribuïble.
vor 2 Jahren von @jepcastel
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80andover
Adolescent
Adult
AgeDistribution
Aged
Bias(Epidemiology)
Causality
CohortStudies
ConfoundingFactors(Epidemiology)
EffectModifier
Epidemiologic
EpidemiologicMeasurements
Female
Humans
Male
MiddleAged
Models
Obesity
Obesity:mortality
Risk
SexDistribution
Statistical
80andoverAdolescentAdultAgeDistributionAgedBias(Epidemiology)CausalityCohortStudiesConfoundingFactors(Epidemiology)EffectModifierEpidemiologicEpidemiologicMeasurementsFemaleHumansMaleMiddleAgedModelsObesityObesity:mortalityRiskSexDistributionStatistical
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1A simple approach for fitting linear relative rate models in SAS.
D. Richardson. American journal of epidemiology, 168 (11): 1333-8 (Dezember 2008)4872<m:linebreak></m:linebreak>GR: K01-OH008635/OH/NIOSH CDC HHS/United States; JID: 7910653; 2008/10/25 aheadofprint; ppublish;.
vor 2 Jahren von @jepcastel
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Algorithms
Asbestosis
Asbestosis:etiology
Asbestosis:mortality
CohortStudies
Female
Humans
LinearModels
Male
MiddleAged
Models
NorthCarolina
NorthCarolina:epidemiology
OccupationalExposure
OccupationalExposure:adverseeffects
PoissonDistribution
Software
Statistical
TextileIndustry
TextileIndustry:statistics&numericaldata
TimeFactors
AlgorithmsAsbestosisAsbestosis:etiologyAsbestosis:mortalityCohortStudiesFemaleHumansLinearModelsMaleMiddleAgedModelsNorthCarolinaNorthCarolina:epidemiologyOccupationalExposureOccupationalExposure:adverseeffectsPoissonDistributionSoftwareStatisticalTextileIndustryTextileIndustry:statistics&numericaldataTimeFactors
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1Testing multiple statistical hypotheses resulted in spurious associations: a study of astrological signs and health.

1Combining ecological and individual variables to reduce confounding by indication: case study--subarachnoid hemorrhage treatment.

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1A simple approach for fitting linear relative rate models in SAS.

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1Testing multiple statistical hypotheses resulted in spurious associations: a study of astrological signs and health.

1Combining ecological and individual variables to reduce confounding by indication: case study--subarachnoid hemorrhage treatment.

1Traditional versus marginal structural models to estimate the effectiveness of beta-blocker use on mortality after myocardial infarction.

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