Современные методики обработки данных медицинских исследований с использованием псевдорандомизации

Аннотация:

В статье представлен метод псевдорандомизации (propensity score matching — PSM) — эффективный способ устранения конфаундинг-эффекта различных факторов, искажающих результаты при сравнении наблюдаемых групп в обсервационных исследованиях. Метод PSM используется на этапе статистической обработки данных, сравним по эффективности с регрессионным анализом, но не требует при этом большого размера выборочной совокупности. В статье представлены основы данного метода и алгоритмы его применения с использованием статистического программного обеспечения STATA 13 для оценки различий между средними значениями количественной переменной исхода в изучаемых группах в обсервационном исследовании. Одной из целей исследований в медицине является достоверная оценка наличия, направления и силы связи между факторами воздействия и наблюдаемыми исходами. Примерами изучаемых факторов могут служить назначение определенных схем терапии, факторы окружающей среды, организационные мероприятия в области общественного здравоохранения и др. Примерами исходов могут служить количественные характеристики объектов исследования (уровень общего холестерина, длительность госпитализации, расходы на лечение и т. п.), а также категориальные показатели (наличие или отсутствие заболевания, летального исхода, осложнения и т. п.). Следует учесть, что изучаемый исход подвержен влиянию как изучаемого в ходе исследования фактора, так и достаточного количества прочих факторов, которые могут быть связаны как с изучаемым воздействующим фактором, так и с исходом. Такие факторы называются конфаундерами. Следствием действия конфаундеров является искажение результатов исследования, то есть возникновение различий между рассчитанным и фактическим значением меры и направления воздействия изучаемого фактора.

Авторы:

Издание: Врач скорой помощи
Год издания: 2018
Объем: 13с.
Дополнительная информация: 2018.-N 11.-С.50-62. Библ. 16 назв.
Просмотров: 46