تجزیه و تحلیل امتیاز تمایل برای تعدیل سوگیری انتخاب

تجزیه و تحلیل امتیاز تمایل (PSA) یک روش آماری است که در استنتاج علی و آمار زیستی برای پرداختن به سوگیری انتخاب در مطالعات مشاهده ای استفاده می شود. این شامل تخمین احتمال تخصیص درمان بر اساس متغیرهای کمکی مشاهده شده و سپس استفاده از امتیازات تمایل برای تنظیم عدم تعادل بین گروه های تحت درمان و درمان نشده است.

PSA به ویژه در شرایطی که تصادفی‌سازی امکان‌پذیر نیست، مانند مطالعات گذشته‌نگر یا کارآزمایی‌های کنترل‌شده غیرتصادفی‌سازی شده، مفید است. هدف PSA با متعادل کردن توزیع متغیرهای کمکی در بین گروه‌های درمانی، تقلید تعادلی است که از طریق تخصیص تصادفی به دست می‌آمد، در نتیجه تأثیر متغیرهای مخدوش‌کننده را کاهش می‌دهد و اعتبار استنتاج علی را بهبود می‌بخشد.

درک سوگیری انتخاب و پیامدهای آن

سوگیری انتخاب زمانی اتفاق می‌افتد که عواملی که بر انتساب درمان تأثیر می‌گذارند با نتیجه مورد علاقه مرتبط باشند، که منجر به برآوردهای مخدوش از اثرات درمان می‌شود. در مطالعات مشاهده‌ای، وجود سوگیری انتخاب می‌تواند اعتبار نتیجه‌گیری‌های علّی را به خطر بیندازد، زیرا تفاوت در ویژگی‌های گروه‌های درمان‌شده و درمان‌نشده ممکن است اثر درمانی واقعی را مخدوش کند.

برای مثال، در مطالعه‌ای که اثربخشی یک داروی جدید را ارزیابی می‌کند، بیمارانی که این درمان را دریافت می‌کنند ممکن است به طور سیستماتیک از نظر سن، شدت بیماری یا سایر عوامل مرتبط با بیمارانی که این درمان را دریافت نمی‌کنند متفاوت باشند. اگر این تفاوت ها به اندازه کافی مورد توجه قرار نگیرند، اثر درمان تخمین زده شده ممکن است مغرضانه و گمراه کننده باشد.

اصول تحلیل امتیاز تمایل

اصل اصلی پشت PSA ایجاد یک امتیاز ترکیبی است که به عنوان امتیاز تمایل شناخته می شود، که احتمال دریافت درمان را بر اساس متغیرهای کمکی مشاهده شده خلاصه می کند. سپس از این امتیاز برای مطابقت یا طبقه بندی افراد با نمرات تمایل مشابه استفاده می شود، در نتیجه گروه های مقایسه مصنوعی ایجاد می شود که از نظر توزیع های کمکی متعادل تر هستند.

تخمین امتیاز تمایل شامل برازش یک مدل رگرسیون لجستیک است که در آن تخصیص درمان (نتیجه دودویی) بر روی متغیرهای کمکی پسرفت می‌شود. احتمالات پیش‌بینی‌شده حاصل، نمرات تمایل را نشان می‌دهند، که سپس برای تکنیک‌های تعدیل مختلف از جمله تطبیق، طبقه‌بندی، یا وزن‌دهی احتمال معکوس (IPW) استفاده می‌شوند.

تطابق

در تطبیق، افراد با نمرات تمایل مشابه جفت می شوند یا از گروه های درمان شده و درمان نشده همسان می شوند، که منجر به یک نمونه فرعی می شود که در آن توزیع متغیرهای کمکی بین دو گروه متعادل است. روش‌های تطبیق رایج عبارتند از تطبیق نزدیکترین همسایه، تطبیق دقیق و تطبیق هسته.

طبقه بندی

قشربندی شامل دسته بندی افراد به اقشار بر اساس امتیازات گرایش آنها و سپس مقایسه نتایج در هر قشر است. این منجر به زیرگروه‌هایی با توزیع مشابه متغیرهای کمکی می‌شود که امکان مقایسه درون لایه‌ای را فراهم می‌کند که اثرات مخدوش‌کننده را کاهش می‌دهد.

وزن احتمال معکوس

با IPW، هر مشاهده با معکوس نمره تمایل تخمینی آن وزن می شود. این امر به افرادی که در تکالیف درمانی خود با توجه به مجموعه خاصی از متغیرهای کمکی نادر هستند، وزن بیشتری می دهد و به طور مؤثری برای عدم تعادل در گروه های درمانی تنظیم می شود.

مفروضات و ملاحظات

در حالی که PSA یک رویکرد ارزشمند برای پرداختن به سوگیری انتخاب ارائه می دهد، چندین فرض و ملاحظات باید در نظر گرفته شوند:

• همپوشانی: همپوشانی امتیازهای گرایش بین گروه‌های تحت درمان و درمان‌نشده تضمین می‌کند که همه افراد شانس دریافت هر یک از درمان‌ها را دارند و امکان مقایسه معنادار را فراهم می‌کند.
• تعادل کمکی: بررسی اینکه آیا توزیع متغیرهای کمکی پس از استفاده از روش‌های PSA به اندازه کافی متعادل است یا خیر، مهم است، زیرا متغیرهای کمکی نامتعادل ممکن است همچنان به مخدوش‌گری باقیمانده منجر شوند.
• تعریف نادرست مدل: مشخص کردن صحیح مدل امتیاز گرایش بسیار مهم است، زیرا تعیین نادرست ممکن است منجر به برآوردهای جانبدارانه شود. در نظر گرفتن تعاملات و روابط غیر خطی در متغیرهای کمکی مهم است.

کاربردها در آمار زیستی

PSA به یک تکنیک پرکاربرد در آمار زیستی، به ویژه در تجزیه و تحلیل مطالعات مشاهده ای و داده های بالینی دنیای واقعی تبدیل شده است. این برای پرداختن به سوگیری انتخاب در مطالعات مربوط به اثربخشی درمان، تحقیقات اثربخشی مقایسه‌ای و فارماکوپیدمیولوژی استفاده شده است.

PSA همچنین در ارزیابی اثرات درمان در پزشکی شخصی مرتبط است، جایی که هدف شناسایی مؤثرترین مداخله برای یک فرد بر اساس ویژگی‌های خاص آنها است. با تعدیل سوگیری انتخاب، PSA به تخمین های دقیق تری از اثرات درمان کمک می کند و از تصمیم گیری مبتنی بر شواهد در عمل بالینی پشتیبانی می کند.

نتیجه

تجزیه و تحلیل امتیاز گرایش ابزاری ارزشمند برای به حداقل رساندن سوگیری انتخاب در مطالعات مشاهده‌ای است که محققان را قادر می‌سازد استنتاج علی را تقویت کرده و نتیجه‌گیری‌های معتبرتری تولید کنند. با متعادل کردن توزیع متغیرهای کمکی در بین گروه‌های درمانی، PSA یک رویکرد عملی برای رسیدگی به چالش‌های ذاتی مطالعات غیرتصادفی در آمار زیستی و استنتاج علی ارائه می‌کند، که در نهایت به تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد در مراقبت‌های بهداشتی و فراتر از آن کمک می‌کند.