目的基于双重稳健估计(Doubly robust,DR)方法估计非小细胞肺癌治疗过程对院内死亡的因果效应大小,为降低非小细胞肺癌院内死亡率提供参考依据。方法依据非小细胞肺癌治疗质量评价体系,计算治疗过程指标的使用率,以治疗过程质量均值得分为界限将患者划分为高质量组与低质量组。以院内死亡为结局指标,采用倾向性评分逆概率加权(Inverse probability of treatment weighting,IPTW)法校正的Kaplan-Meier法及Cox回归,分析治疗过程质量对非小细胞肺癌院内死亡的影响;结合DR估计治疗过程对院内死亡的因果效应大小。结果治疗过程指标使用率的中位数为66.88%,患者治疗过程质量得分为0.270±0.124,其中高质量组为0.358±0.069,低质量组为0.158±0.081。经过IPTW法加权后,患者基线特征标准化平均差(Standardized mean difference,SMD)减小;IPTW前后两组患者生存曲线间差异具有统计学意义(P<0.05),高质量组患者的预后优于低质量组患者(IPTW前:HR=0.367,95%CI:0.275~0.491;IPTW后:HR=0.228,95%CI:0.167~0.312)。与低质量组相比,高质量组患者治疗过程对院内死亡的平均因果效应大小为-0.026。结论DR可弥补logistic或IPTW的不足,规避模型出错的风险,可以获得治疗过程质量对院内死亡的因果效应。医疗实践中应提高治疗过程指标的使用率,从而改善患者预后;因果效应研究提示,除治疗过程外,影响院内死亡的其他因素也是不可忽略的。
目的利用SAS开发的CAUSALTRT过程,实现三类估计方法的因果效应估计。方法采用SmokingWeight数据集,以戒烟为处理变量,体重变化为结局变量,其他因素为混杂变量,通过增强逆概率加权法(augmented inverse probability weighting,AIPW)对平...
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目的利用SAS开发的CAUSALTRT过程,实现三类估计方法的因果效应估计。方法采用SmokingWeight数据集,以戒烟为处理变量,体重变化为结局变量,其他因素为混杂变量,通过增强逆概率加权法(augmented inverse probability weighting,AIPW)对平均处理效应(the average treatment effect,ATE)进行估计,通过回归调整法(regression adjustment,REGADJ)对处理组平均处理效应(the average treatment effect for the treated,ATT)进行估计。结果戒烟对体重变化的ATE和ATT分别为3.209(95%CI:2.232~4.187)和3.276(95%CI:2.332~4.219)。结论CAUSALTRT可以实现不同的因果效应估计,但应用时需要考虑其是否满足前提假设以及注意事项。
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