Causal inference for repeated events, case-crossover or case-control: application to sport injuries
Recurrent events are common in health research. We assessed whether case‑crossover and case–control designs can estimate the causal effect of short rest periods on injury risk. Using synthetic data modelled on Canadian Football League data, we simulated eight teams of 45 players competing across 14 weeks per season over 10 seasons. Injury risk was specified as a function of rest‑period status, season, age, team, game order, and opponent, while including within‑team and within‑player correlations.
In the case‑crossover design, each injured player served as their own control, using their most recent injury‑free game. In the matched case–control design, injured players were matched to opposing players without injuries in the same game; we also evaluated a variant with randomly selected controls.
Both the case‑crossover and simple case–control designs recovered the true effect with minimal bias and near‑nominal coverage. The matched case–control design exhibited substantial bias.
In the case‑crossover design, each injured player served as their own control, using their most recent injury‑free game. In the matched case–control design, injured players were matched to opposing players without injuries in the same game; we also evaluated a variant with randomly selected controls.
Both the case‑crossover and simple case–control designs recovered the true effect with minimal bias and near‑nominal coverage. The matched case–control design exhibited substantial bias.
Inférence causale pour les événements répétés, études cas-croisés ou cas-témoins : application aux blessures sportives
Les événements récurrents sont courants dans la recherche en santé. Nous avons évalué si les devis cas-croisés et cas-témoins permettent d'estimer l'effet causal des courtes périodes de repos sur le risque de blessure. À l'aide de données synthétiques modélisées à partir des données de la Ligue canadienne de football, nous avons simulé huit équipes de 45 joueurs s'affrontant pendant 14 semaines par saison sur 10 saisons. Le risque de blessure a été défini en fonction de la période de repos, de la saison, de l'âge, de l'équipe, de l'ordre des matchs et de l'adversaire, tout en incluant les corrélations au sein de l'équipe et l'autocorrélation pour le même joueur.
Dans le devis cas-croisé, chaque joueur blessé a servi de témoin pour lui-même, en utilisant son dernier match sans blessure. Dans le devis cas-témoin apparié, les joueurs blessés ont été appariés à des joueurs adverses non blessés lors du même match ; nous avons également évalué une variante avec des témoins sélectionnés au hasard dans n'importe quel match.
Les devis cas-croisé et cas-témoin simple ont tous deux permis d'estimer l'effet réel avec un biais minimal et une couverture quasi nominale. Le devis cas-témoin apparié a présenté un biais important.
Dans le devis cas-croisé, chaque joueur blessé a servi de témoin pour lui-même, en utilisant son dernier match sans blessure. Dans le devis cas-témoin apparié, les joueurs blessés ont été appariés à des joueurs adverses non blessés lors du même match ; nous avons également évalué une variante avec des témoins sélectionnés au hasard dans n'importe quel match.
Les devis cas-croisé et cas-témoin simple ont tous deux permis d'estimer l'effet réel avec un biais minimal et une couverture quasi nominale. Le devis cas-témoin apparié a présenté un biais important.
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