使用结构平均模型估计对疼痛强度的受控直接治疗效应
Rui Wang1, Patrick J Heagerty1,2, Kwun Chuen Gary Chan1
1Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle, WA, USA.
Pain reports
|March 13, 2026
概括
新的因果推断方法通过考虑止痛药的使用来准确估计疼痛治疗效果. 在随机对照试验 (RCT) 中,这些先进的技术为疼痛管理提供了更可靠的结果.
科学领域:
- 疼痛研究 疼痛研究
- 临床试验方法论的方法论.
- 因果推理的原因推理.
背景情况:
- 同时使用止痛药可以减少疼痛随机对照试验 (RCT) 中疼痛强度的初级分析.
- 传统的方法,如严格的治疗意图 (ITT) 分析,可能无法充分考虑止痛药的使用.
- 准确估计治疗效果对于有效的疼痛管理至关重要.
研究的目的:
- 使用当代因果推断方法重新分析RCT数据,以解释并发止痛药的使用.
- 定义和估计一个"可归因于ESI估计",表示外周内皮质类固醇注射 (ESI) 的受控直接效应.
- 通过结构平均模型 (SMMs) 估计的治疗效应与传统方法进行比较.
主要方法:
- 使用结构平均模型 (SMM) 和复合疼痛强度结果 (QPAC1.5) 来估计"可归因于ESI估计".
- 使用了三种SMM估计方法:估计方程,g-估计和普遍的时刻方法.
- 将SMM结果与严格的治疗意图 (ITT) 分析对腿部疼痛强度进行比较,使用数值评分表.
主要成果:
- 使用严格的ITT,ESI对腿部疼痛强度的治疗效果为-0.751 (95% CI: -1.287至-0.214).
- 对"可归因于ESI估计"的估计在SMM方法之间存在差异,从-0.653到-0.935.
- 在QPAC1.5复合结果中,效果估计为-0.930 (95%CI:-1.508至-0.352).
结论:
- 当代因果推断方法和替代估计方法可以有效地解释在疼痛RCT中同时使用止痛药.
- 这些方法可能会导致对疼痛干预的治疗效果的更大,更准确的估计.
- 该研究强调了解决止痛药的使用对于强有力的疼痛管理研究的重要性.
