Utilisation du score de propension dans une étude cas-témoins


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La théorie du score de propension (PS) suggère qu'il ne devrait être utilisé que pour l'étude de cohorte car PS correspond aux groupes "traités / exposés" aux groupes "non traités / non exposés". Cependant, les cas et les témoins sont les résultats (et non les expositions) d'une étude cas-témoins. Quels sont les pièges si le PS est utilisé dans une étude cas-témoins?

Réponses:


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Un score de propension n'est pas seulement un moyen de faire correspondre des groupes. Il existe d'autres façons d'utiliser les scores de propension - en son cœur, c'est une façon de caractériser la probabilité d'être exposé, compte tenu des covariables. Lorsque cela est ajusté de plusieurs façons (y compris la correspondance), vous cassez théoriquement l'une des conditions nécessaires à la confusion.

Le problème avec une étude cas-témoins est qu'il est très difficile de calculer une vraie probabilité d'exposition pour la même raison qu'il est difficile de calculer une vraie probabilité de maladie: vous n'avez pas toute une cohorte à travailler, juste un échantillon déséquilibré . Cela étant dit, certains articles discutent de l'utilisation des méthodes de score de propension dans les études cas-témoins. Celui-ci pourrait être un bon point de départ. L'idée principale est qu'ils sont beaucoup moins simples à utiliser, donc à moins que vous n'ayez une raison crédible de vous ajuster en utilisant des scores de propension au lieu d'approches axées sur les résultats comme l'inclusion de covariables dans un modèle, cela pourrait ne pas valoir la peine.

04/03 modifier pour votre commentaire:

Il ne s'agit pas de faire correspondre l'exposition ou le résultat. Dans toutes les correspondances, vous correspondez à des covariables. Le score de propension n'est qu'un moyen de regrouper toutes vos covariables en une seule covariable composite - le score de propension lui-même. Ce que vous faites en comparant, c'est d'essayer de trouver des cas et des témoins qui avaient une probabilité égale d'être exposés pour toutes les covariables, sauf pour votre exposition d'intérêt. Observez que dans le document SUGI que vous avez lié, le code réel pour générer le score de propension utilisé dans la correspondance est le suivant:

PROC LOGISTIC DATA= study.contra descend;
MODEL revasc = ptage sex white mlrphecg rwmisxhr mhsmoke ... / SELECTION = STEPWISE...;
OUTPUT OUT = study.ALLPropen prob=prob;
RUN;

Ce code est la modélisation de votre probabilité prédite d'avoir l'exposition (Revasc). Voir page 2 de ce document.


Merci de m'avoir indiqué le papier qui analyse également les expositions. Cependant, certains articles utilisent des scores de propension pour faire correspondre les résultats (c'est-à-dire le cas et le groupe témoin) [1] [2]. Cette utilisation est-elle correcte? [1]: www2.sas.com/proceedings/sugi29/165-29.pdf [2]: ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20861628
KuJ

@ Jinn-YuhGuh Voir ma modification.
Fomite

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@ EpiGrad: Le score de stratification (un score d'équilibrage rétrospectif) est la probabilité de maladie (résultat ou "statut cas-témoin") comme décrit dans un article récent [1]. Le score de stratification est-il meilleur que le score de propension dans une étude cas-témoins? [1]: ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21402731
KuJ

@ Jinn-YuhGuh Et ici, nous atteignons les limites de mes connaissances. Je suis moi-même un type de cohorte;) Mais je soupçonne que pour les buts les plus ésotériques, l'appariement de propension, l'appariement traditionnel ou un score de stratification produira des résultats similaires.
Fomite

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Vous pouvez implémenter un PS dans une conception de cohorte de cas, mais pas dans une conception cas-témoins traditionnelle; en partie à cause de la logique inverse (par rapport au plan de cohorte) du plan cas-témoins.

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