Respostas:
Como o @EpiGrad diz - não existe uma proporção ideal, pois caso contrário todos o usariam. Sugiro que você resolva o problema analisando o custo de um controle versus o custo de um caso.
Estojos
A base para um estudo de controle de caso é que você deseja estudar resultados raros (câncer, re-operações etc.). Por ser raro, seu problema é que encontrar esse paciente é o principal custo.
Controles
Os controles são basicamente qualquer pessoa sem a doença e, portanto, você tem uma abundância deles. Encontrar mais 10 controles geralmente não é tão difícil.
Estatisticas
O que você quer ver é algo em que você tem uma diferença entre as duas amostras estudadas, como no caso abaixo:
Se você acha que vai acabar em uma situação em que não vê a diferença, precisa aumentar o número de pacientes. Em outras palavras, você tem esta situação:
Você deseja mudar recrutando mais pacientes em um grupo para este:
As estatísticas são muito diretas: você ganha mais poder por ter grupos de tamanho igual. Como você geralmente está em uma situação em que não consegue encontrar mais pacientes no grupo de resultados raros, deseja aumentar o número de pacientes no grupo de controle. O teorema do limite central fornece que o da curva normal é dado por esta equação simples:
Como você pode ver, o efeito na largura da curva de cada pessoa estudada diminui conforme definido pelo . Isso permite que a proporção ideal seja a que você aproveita ao máximo o tempo e o esforço gastos no recrutamento de pacientes / controles.
O que é vital nos estudos de controle de caso é que você deve dedicar tanto esforço aos controles quanto aos pacientes. Por exemplo, você não pode entrevistar os casos interessantes enquanto envia um aluno para conversar com os controles. Identificar a população de origem correta também pode ser bastante desafiador.
Não existe necessariamente uma proporção ideal de estudo caso-controle, caso contrário, seria a que todos nós usamos. Geralmente, argumenta-se que uma proporção mais alta de controles para casos resulta em maior poder de estudo, embora à custa de um estudo mais caro. Certa vez, fiz uma análise de uma série de estudos de controle de casos aninhados em um estudo de coorte. A precisão das estimativas aumentou drasticamente usando 2 ou 3 controles por caso, mas o retorno começou a se estabilizar.
Pode ser algo que vale a pena avaliar na fase de planejamento do estudo via simulação.