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倾向值评分匹配方法PSM_图文

倾向值匹配法(PSM)

RCT:很多限制,如费用,伦理学要 求,操作困难,不适合发病率很低的 疾病 非RCT:避免以上繁杂的问题,容易 组间基线不齐,使之成为处理效应的 混杂因素从而产生偏移

? 为了消除混杂因素的影响,传统的解决方式是,用多变 量配对,多变量分析模型,M-H分层分析,协变量分析。 ? 当需要匹配的变量很多时,多变量配对通常是不可行的; 当混杂因素很多或有多个亚组时,分层分析也是不可行 的;多因素回归则要求不同组间的协变量具有一致的分 布

倾向值分析是分析观察性数据常用的一类
方法,目前也越来越多地用于采用观察性

数据开展的药物经济学评价。

倾向值分析简介
? 倾向值(propensity score)是在控制其他混杂因素的条件下个体接 受

干预的概率,对其在干预组和控制组间进行控制或匹配以估计干 预效
果,可以用来控制大量的混杂因素变量。 ? 目的:将多个变量(多维)转化为一个中间变量(一维) ? 特点:不在关注每个需要控制的混杂因素的具体取值,转为关注将这 些变量纳入logistic回归方程后预测出来的倾向值。只要保证倾向值匹 配,这些所有需要控制的混杂因素都考虑了。

PSM适用情形
? 前提:logistic多因素分析已经无法校正

? 1:实验组与对照组人数相差甚远(>4:1)
? 2:两组变量差异太大,可比性差,如基线不齐,或混杂因素多 ? 3:变量过多,样本量偏少

步骤

Select covariates

Estimate propensityscore

Select the matching method

Assessing balance (test model)

Estimating the treatment effect

7

选择协变量
找出既影响干预分组又影响结果的混杂因素:

一般协变量是根据已有经验或理论依据来选取的。
通过双变量检验,与干预分组变量和结果变量都相关的协变量均应包含在估计 倾向值的模型中; 与结果变量相关的协变量也应包含在估计倾向值的模型中(不管其与分组变量 是否相关),这样有助于降低估计结果的方差;

而只与协变量不应包含在估计倾向值的模型中。干预分组相关,但与结果变量
无关的

估计倾向值
? Logistic 回归模型

? 令y=组别,x为各协变量

每个个体在给定可观测混杂因素的条件下接受干预的条件概率。

选择匹配方法
最近邻匹配

贪婪匹配法
卡钳匹配

马氏距离匹配

匹配后的均衡性检验
? 协变量的平衡可通过均值上的绝对标准化差值来衡量

? 通常dX>dXm,说明在匹配后样本的平衡程度有所改善。

使用倾向值加权
? 还可在不匹配的情况下使用倾向值,将倾向值作为抽样权重进行

多元分析。倾向值加权的目的在于对干预组和控制组的成员分配
权重,使其能够代表研究总体。可以对加权后的总体直接进行多

元分析,也可用于非参数回归的倾向值分析,进行基于内核的匹
配。

? 最大的优点:不丢失样本量。

应用
? 1:关注的结果变量只考察成本或效果

? 2:分开检验混杂因素对成本和效果的影响

? Manca 等应用倾向值分析对不同手术方案的成本和效果进行研究 ? 通过加拿大安大略湖省的心肌梗死数据库(OMID),对经皮腔内冠状动脉成形 术(PTCA)和冠状动脉旁路移植手术(CABG)对因急性心肌梗死(AMI)入院 患者的成本和效果进行评价。 ? 该研究中用到的混杂因素包括患者年龄、性别、心源性休克、急性和慢性肾衰竭、 有并发症的糖尿病、充血性心力衰竭、脑血管疾病、恶性肿瘤、肺水肿、心律失 常、Charlson 合并症指数和家庭中位收入。对两组基线协变量的比较发现,大多 数协变量存在显著性差异,即两组患者的基线信息不平衡。

? 比较的效果是接受治疗后1 年内的生存率,成本是所有疾病相关

的医疗成本,研究分别对成本和效果未经过调整的结果、多元回
归结果、基于倾向值匹配的结果和基于倾向值分层的结果进行了

比较。

讨论
倾向值分析只能尽量减少混杂因素产生的影响,并不能完全消除,

其消除程度取决于可以被观测和控制的变量数量以及匹配的质量。
此外,倾向值分析只能对可观测的混杂因素进行平衡和控制,并不

能够控制不可观测的混杂因素,当有重要的混杂因素缺失或不可观
测时,采用倾向值分析所得结果可能与真实值存在较大偏差。


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