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文檔簡介

傾向值匹配法(PSM)RCT:很多限制,如費(fèi)用,倫理學(xué)要求,操作困難,不適合發(fā)病率很低的疾病非RCT:避免以上繁雜的問題,容易組間基線不齊,使之成為處理效應(yīng)的混雜因素從而產(chǎn)生偏移為了消除混雜因素的影響,傳統(tǒng)的解決方式是,用多變量配對,多變量分析模型,M-H分層分析,協(xié)變量分析。當(dāng)需要匹配的變量很多時(shí),多變量配對通常是不可行的;當(dāng)混雜因素很多或有多個(gè)亞組時(shí),分層分析也是不可行的;多因素回歸則要求不同組間的協(xié)變量具有一致的分布傾向值分析是分析觀察性數(shù)據(jù)常用的一類方法,目前也越來越多地用于采用觀察性數(shù)據(jù)開展的藥物經(jīng)濟(jì)學(xué)評價(jià)。

傾向值分析簡介傾向值(propensityscore)是在控制其他混雜因素的條件下個(gè)體接受干預(yù)的概率,對其在干預(yù)組和控制組間進(jìn)行控制或匹配以估計(jì)干預(yù)效果,可以用來控制大量的混雜因素變量。目的:將多個(gè)變量(多維)轉(zhuǎn)化為一個(gè)中間變量(一維)特點(diǎn):不在關(guān)注每個(gè)需要控制的混雜因素的具體取值,轉(zhuǎn)為關(guān)注將這些變量納入logistic回歸方程后預(yù)測出來的傾向值。只要保證傾向值匹配,這些所有需要控制的混雜因素都考慮了。PSM適用情形前提:logistic多因素分析已經(jīng)無法校正1:實(shí)驗(yàn)組與對照組人數(shù)相差甚遠(yuǎn)(>4:1)2:兩組變量差異太大,可比性差,如基

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