怀孕识别方法作为使用真实世界数据对产前暴露的研究中偏差的来源
Chase D Latour1, Jessie K Edwards1,2, Michele Jonsson Funk1
1Department of Epidemiology, University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA.
仅使用观察结果来识别怀孕可能会导致结果偏差. 包括所有怀孕,即使是那些没有观察到结果的怀孕,有助于量化治疗效果估计的选择偏差.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 医疗保健数据通常通过观察到的结果来识别怀孕,可能是没有记录的结果的缺失病例.
- 这种遗漏可能导致产前治疗效应估计的选择偏差.
- 当使用产前接触来识别未观察到结果的怀孕时,解决跟踪损失 (LTFU) 是至关重要的.
研究的目的:
- 用模拟怀孕数据估计治疗对孕前的总效果.
- 评估不同后续损失 (LTFU) 场景对治疗效果估计的影响.
- 在各种分析样本中比较风险差异和风险比率的偏差.
主要方法:
- 模拟了36个场景中的10000万例怀孕,不同的治疗效果,LTFU百分比 (5%,20%) 和LTFU原因 (测量共变量,未观察到流产或两者).
- 创建分析样本,包括观察到的分娩,观察到的分娩和流产,以及所有怀孕.
- 使用非参数直接标准化的估计治疗效果.
主要成果:
- 风险差异和风险比率显示,当LTFU是由于流产时,无论分析的样本如何,都会出现类似的偏差.
- 当测量LTFU预测指标时,只有来自"所有怀孕"样本的估计是公正的.
- 包括所有的怀孕量化了选择程度,但并没有消除偏见.
结论:
- 估计治疗对孕前的影响需要仔细考虑怀孕识别方法和随访损失.
- 分析所有怀孕,包括那些没有观察到结果的怀孕,对于理解和量化选择偏差至关重要.
- 未来的研究应该专注于在医疗数据分析中处理未观察结果和LTFU时减轻偏差的方法.
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