将超级学习者与高维倾向分数结合起来,以改善混调整:慢性淋巴细胞白血病的现实应用
Neil Dhopeshwarkar1,2, Wei Yang1,2, Sean Hennessy1,2
1Center for Real-World Effectiveness and Safety of Therapeutics and the Center for Clinical Epidemiology and Biostatistics, Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
超级学习者高维度倾向得分 (SL-hdPS) 方法在对慢性淋巴细胞白血病患者的现实研究中改善了共变量平衡和精度. 这种方法在观察性医疗数据分析中增强了混调整.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 高维倾向分数 (hdPS) 是一种在大型医疗数据库中调整混的方法.
- 开发了一种新的超级学习者 (SL) -hdPS方法,以优化倾向得分模型的共同变量选择.
- 之前的模拟表明SL-hdPS比标准hdPS提高了偏差减小和精度.
研究的目的:
- 与传统的hdPS模型相比,评估SL-hdPS方法的实际性能.
- 评估慢性淋巴细胞白血病 (CLL) 患者队列中的协变平衡和结果精度.
主要方法:
- 一项队列研究使用真实世界索赔数据比较了ibrutinib和bendamustine-rituximab (BR) 治疗的CLL患者之间的出血率.
- SL-hdPS与多个hdPS模型进行了比较,共变量数量各不相同.
- 用于分析的是治疗权重的逆概率和Cox比例危险回归.
主要成果:
- 在不同值 (绝对标准化差异<0.10和<0.05) 中,SL-hdPS比单个hdPS模型平衡了更多的共变量.
- 在标准hdPS模型中包括200多个共变量,影响了共变量平衡.
- 对于出血危险比率的95%置信区间通常在SL-hdPS.中较窄.
结论:
- 在现实数据中,hdPS性能对包含的共变量数量敏感.
- 在hdPS模型中使用SL进行共变量选择可以改善共变量平衡,并可能提高精度.
- 在观察性研究中,SL-hdPS为混调整提供了有希望的进展.
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