Die Theorie des Propensity Score (PS) legt nahe, dass sie nur für die Kohortenstudie verwendet werden sollte, da PS die "behandelten / exponierten" mit den "unbehandelten / nicht exponierten" Gruppen vergleicht. Fälle und Kontrollen sind jedoch die Ergebnisse (nicht die Expositionen) in einer Fall-Kontroll-Studie. Was sind die Fallstricke, wenn PS in einer Fall-Kontroll-Studie verwendet wird?
Antworten:
Ein Neigungswert ist nicht nur eine Möglichkeit, Gruppen abzugleichen. Es gibt andere Möglichkeiten, Neigungswerte zu verwenden - im Kern ist dies eine Möglichkeit, die Wahrscheinlichkeit einer Exposition bei bestimmten Kovariaten zu charakterisieren . Wenn dies auf eine von mehreren Arten (einschließlich Matching) angepasst wird, brechen Sie theoretisch eine der Bedingungen, die für die Verwechslung erforderlich sind.
Das Problem bei einer Fall-Kontroll-Studie ist, dass es sehr schwierig ist, eine wahre Expositionswahrscheinlichkeit zu berechnen, aus dem gleichen Grund, aus dem es schwierig ist, eine wahre Krankheitswahrscheinlichkeit zu berechnen: Sie haben nicht eine ganze Kohorte, an der Sie arbeiten können, sondern nur eine unausgeglichene Stichprobe . Davon abgesehen gibt es einige Artikel, in denen die Verwendung von Propensity-Score-Methoden in Fall-Kontroll-Studien erörtert wird. Dieser könnte ein guter Anfang sein. Der Hauptschwerpunkt liegt darin, dass sie viel weniger einfach zu verwenden sind. Wenn Sie also keinen glaubwürdigen Grund haben, Anpassungen mithilfe von Neigungswerten anstelle von ergebnisorientierten Ansätzen wie der Einbeziehung von Kovariaten in ein Modell vorzunehmen, lohnt es sich möglicherweise nicht.
04/03 bearbeiten für Ihren Kommentar:
Es geht nicht darum, sich an die Belichtung oder das Ergebnis anzupassen. Bei allen Übereinstimmungen stimmen Sie mit Kovariaten überein. Der Neigungswert ist nur eine Möglichkeit, alle Ihre Kovariaten zu einer zusammengesetzten Kovariate zusammenzufassen - dem Neigungswert selbst. Was Sie durch Matching tun, ist zu versuchen, Fälle und Kontrollen zu finden, bei denen die Wahrscheinlichkeit gleich war, dass sie für alle Kovariaten exponiert wurden, abgesehen von Ihrer Exposition von Interesse. Beachten Sie, dass in dem von Ihnen verlinkten SUGI-Papier der tatsächliche Code zum Generieren des beim Abgleich verwendeten Neigungswerts der folgende ist:
PROC LOGISTIC DATA= study.contra descend;
MODEL revasc = ptage sex white mlrphecg rwmisxhr mhsmoke ... / SELECTION = STEPWISE...;
OUTPUT OUT = study.ALLPropen prob=prob;
RUN;
Dieser Code ist die Modellierung Ihre geschätzte Wahrscheinlichkeit für die Belichtung mit (Revasc). Siehe Seite 2 dieses Dokuments.
Sie können eine PS in einem Fallkohorten-Design implementieren, jedoch nicht in einem herkömmlichen Fall-Kontroll-Design. Dies ist teilweise auf die umgekehrte Logik (relativ zum Kohortendesign) des Fall-Kontroll-Designs zurückzuführen.