倾向性评分
倾向性评分(propensity score)
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什么是propensity score编辑本段
A propensity score is the probability of a unit (e.g., person, classroom, school) being assigned to a particular treatment given a set of observed covariates. Propensity scores are used to reduce selection bias by equating groups based on these covariates. 公卫家园
在RCTs中,试验参加者被随机分配到试验组或对照组,可以有效地消除两组之间的差异。但是在非随机的观察性研究如病例对照研究,如何处理干扰因素一向是很重要的问题。如果有治疗组和未治疗组的病人,其基本特性是不同的,两组就无法直接比较治疗效果。 公卫百科
要解决这个问题,多变量分析和propensity score分析是其中的两种方法。大家熟知的多变量分析,即是在分析药物治疗是否影响结果时,同时调整其他的干扰因素。Propensity score则是一个概率(0~1),代表一个病人在其既有的基本特性(或干扰因素)下,得到药物治疗的机会。计算propensity score的方法,其实就来自一个logistic regression model:将得到治疗与否当做因变量,把基本特性的各个因子当做自变量。所以,两种方法的基本差异在于,多变量分析注意的是基本特性和结果的关系,而propensity score则是聚焦在基本特性和有无药物治疗的关系。换句话说,propensity score企图再造一个类似随机分配的情境。在随机试验中,每一个受试者得到治疗的propensity score应该是0.5。在非随机的观察性研究,propensity score就会因病人的基本特性而异。 公卫百科
如何使用propensity score编辑本段
一旦计算出propensity score,就可以使用在各种分析方法:
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2、分层分析(stratification):因为propensity score用一个数字来总结所观察到的基本特性,根据propensity score来分层,可以平衡两组干扰因子分布的差异。它的好处在于当基本特性因子很多时,可以避免分太多层。 公卫人
3、回归调整(regression adjustment):上述两种使用的主要目的是在使两组可以有效地比较。而在回归分析探讨治疗组与对照组对结果的影响时,propensity score也可以被当作是“唯一”的干扰因素。 公卫人
propensity score的优点编辑本段
1、减少非随机观察性研究的偏倚(bias)。 公卫家园
2、 一般运用某种多变量分析法来控制干扰因素是否得当,需视这些资料是否符合这种方法的一些前提假设(例如,线性相关)。而propensity score不会受到这种影响,因而能做出较准确的估计。 公卫家园
3、当要比较的结果不只一项时,通常需依情況运用不同的models,如logistic或proportional hazard regression。Propensity score则没有这种限制,同样的score可以使用于个别的结果分析。
4、 当结果发生的很少(rare outcome),而要探讨的暴露或干扰因素很多时,回归分析就有很多限制(这是一个重要、但常被忽视的“维度困惑”)。Propensity score被认为是处理这种情况比较好的分析方法。
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propensity score的缺点编辑本段
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多元回归和处理效应的区别编辑本段
1、http://www.stroke.org.tw/newpaper/2008Dec/paper_4.asp 公卫家园
2、http://en.wikipedia.org/wiki/Propensity_score_matching 公卫论坛
3、Rosenbaum, Paul R.; Rubin, Donald B. (1983). "The central role of the propensity score in observational studies for causal effects". Biometrika 70 (1): 41–55. doi:10.1093/biomet/70.1.41. 公卫人
4、Implementing Propensity Score Matching Estimators with STATA. Lecture notes 2001
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