Использование псевдорандомизации (propensity score matching) для устранения систематических различий между сравниваемыми группами в обсервационных исследованиях с дихотомическим исходом
- Авторы: Гржибовский А.М.1,2,3,4, Иванов СВ5, Горбатова МА2, Дюсупов АА6
-
Учреждения:
- Национальный институт общественного здравоохранения
- Северный государственный медицинский университет
- Северо-Восточный федеральный университет
- Международный казахско-турецкий университет
- Северо-Западный государственный медицинский университет им. И. И. Мечникова
- Государственный медицинский университет
- Выпуск: Том 23, № 5 (2016)
- Страницы: 50-64
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/1728-0869/article/view/16917
- DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2016-5-50-64
- ID: 16917
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Полный текст
Открыть статью на сайте журналаОб авторах
Андрей Мечиславович Гржибовский
Национальный институт общественного здравоохранения; Северный государственный медицинский университет; Северо-Восточный федеральный университет; Международный казахско-турецкий университет
Email: Andrej.Grjibovski@gmail.com
доктор медицины, старший советник; руководитель отдела международных программ и инновационного развития; профессор кафедры общественного здоровья и здравоохранения; профессор, почетный доктор INFA, Nasjonalt folkehelseinstitutt, Postboks 4404 Nydalen, 0403 Oslo, Norway
С В Иванов
Северо-Западный государственный медицинский университет им. И. И. МечниковаСанкт-Петербург
М А Горбатова
Северный государственный медицинский университетАрхангельск
А А Дюсупов
Государственный медицинский университетг. Семей, Казахстан
Список литературы
- Гржибовский А. М., Иванов С. В. Когортные исследования в здравоохранении // Наука и Здравоохранение. 2015. № 3. С. 5-16.
- Гржибовский А. М., Иванов С. В. Поперечные (одномоментные) исследования в здравоохранении // Наука и Здравоохранение. 2015. № 2. С. 5-18.
- Унгуряну Т. Н., Гржибовский А. М. Программное обеспечение для статистической обработки данных STATA: введение // Экология человека. 2014. № 1. C. 60-63.
- Флетчер Р., Флетчер С., Вагнер Э. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины. М. : Медиа Сфера, 1998. 352 с.
- Acock A. C. Gentle Introduction to Stata. USA, Texas : Stata Press, 2006. 289 p.
- Austin P. C. An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies // Multivariate Behavioral Research. 2011. Vol. 46. P. 399-424.
- Austin P. C. Optimal caliper widths for propensity-score matching when estimating differences in means and differences in proportions in observational studies // Pharmaceutical statistics. 2011. Vol. 10 (2). P. 150-161.
- Becker S.O., Ichino A. Estimation of average treatment effects based on propensity scores // The Stata Journal. 2002. Vol. 2 (4). P. 358-377.
- Cepeda M. S., Boston R., Farrar J. T., Strom B. L. Comparison of logistic regression versus propensity score when the number of events is low and there are multiple confounders // American Journal of Epidemiology. 2003. Vol. 158 (3). P. 280-287.
- D'Agostino R. B. Propensity score methods for bias reduction in the comparison of a treatment to a nonrandomized control group // Statistics in Medicine. 1998. Vol. 17 (19). P. 2265-2281.
- Garrido M. M., Kelley A. S., Paris J., Roza K., Meier D. E., Morrison R. S., Aldridge M. D. Methods for constructing and assessing propensity scores // Health Services Research. 2014. Vol. 49 (5). P. 1701-1720.
- Guo Sh. Y., Mark W. Fraser. Propensity Score Analysis: Statistical Methods and Applications, 2nd ed. USA. SAGE Publications, 2015. 448 p.
- Hernan M. A., Hernandez-Diaz S., Robins J. M. A structural approach to selection bias // Epidemiology. 2004. Vol. 15 (5). P. 615-625.
- Patorno E., Grotta A., Bellocco R., Schneeweiss S. Propensity score methodology for confounding control in health care utilization databases // Epidemiology Biostatistics and Public Health. 2013. Vol. 10 (3). P. e8940.
- Rosenbaum P. R., Rubin D. B. The central role of the propensity score in observational studies for causal effects // Biometrika. 1983. Vol. 70 (1). P. 41-55.
- Sturmer T., Joshi M., Glynn R. J., Avorn J., Rothman K. J., Schneeweiss S. A review of the application of propensity score methods yielded increasing use, advantages in specific settings, but not substantially different estimates compared with conventional multivariable methods // Journal of Clinical Epidemiology. 2006. Vol. 59 (5). P. 437-447.