真实世界研究统计分析方法

2020-01-11 不详 网络

相较于RCT研究,真实世界研究中的统计分析方法主要是因果推断方法,其中特别需要注意对混杂效应的控制或调整,以避免得出有偏倚的效应估计。以下仅对部分常用的因果推断方法做概括性说明,具体的技术细节和使用参见相关文献(不排除其他方法的合理应用)。一、描述性分析和非调整分析对于真实世界研究,正确有效的描述性统计分析可以发挥较为重要的作用。例如,在疾病登记队列研究中,按暴露因素的不同水平对相关协变量进行

相较于RCT研究,真实世界研究中的统计分析方法主要是因果推断方法,其中特别需要注意对混杂效应的控制或调整,以避免得出有偏倚的效应估计。以下仅对部分常用的因果推断方法做概括性说明,具体的技术细节和使用参见相关文献(不排除其他方法的合理应用)。 一、描述性分析和非调整分析   对于真实世界研究,正确有效的描述性统计分析可以发挥较为重要的作用。例如,在疾病登记队列研究中,按暴露因素的不同水平对相关协变量进行分层描述统计有助于比较组间的均衡性;在倾向评分匹配数据集中,按暴露因素分组汇总统计相关协变量可帮助发现残余不均衡等。真实世界研究通常需要从大量协变量中考虑可能的混杂因素,利用描述性统计分析对受试者的相关特征进行广泛和全面的探索性分析是非常必要的。   二、调整分析 (一)协变量的选择 对于采用调整协变量的因果推断方法,协变量选择方法大致分为两类,一类是基于暴露至结局相关路径构成的因果关系网络,识别出风险因子、混杂因素、中间变量(Intermediate Variable)、时变型混杂因素(Time-varying Confounder)、碰撞节点变量(Collider



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  1. 2020-08-28 14818eb4m67暂无昵称

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  4. 2020-02-15 123学习

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  5. 2020-01-11 njwbhuang

    学习统计方法,助力科学研究

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