Verbesserung von Propensity-Score-Modellen mit Instrumentvariablen

In der medizinischen Forschung, besonders wenn's um Medikamente geht, wollen Forscher sicherstellen, dass sie ähnliche Gruppen vergleichen. Das ist wichtig, weil viele Faktoren die Ergebnisse beeinflussen können und zu verzerrten Ergebnissen führen. Eine Methode, die Forscher verwenden, um diese Einflussfaktoren zu kontrollieren, heisst Propensity-Score-Matching. Propensity Scores schätzen die Wahrscheinlichkeit, dass ein Patient eine bestimmte Behandlung bekommt, basierend auf seinen Eigenschaften, bevor die Behandlung beginnt.

Dieser Artikel konzentriert sich darauf, wie Forscher bestimmte statistische Werkzeuge, die als instrumentelle Variablen (IVs) bekannt sind, und andere Methoden verwenden können, um die Genauigkeit von Propensity-Score-Modellen in ihren Studien zu verbessern. Damit können sie bessere Vergleiche zwischen Behandlungen ziehen und deren wahre Auswirkungen verstehen.

#Grundlagen des Propensity Scores

Propensity Scores sind eine Möglichkeit, Teilnehmer in Studien zuzuordnen, um sicherzustellen, dass sie so ähnlich wie möglich sind, abgesehen von der Behandlung, die sie erhalten. So versuchen Forscher, die Auswirkungen von Störfaktoren-Variablen, die die Ergebnisse verzerren können-zu reduzieren. Die Verwendung von Propensity Scores ermöglicht es den Forschern, Ergebnisse zwischen verschiedenen Behandlungsgruppen zu vergleichen, während sie diese Störvariablen kontrollieren.

Bei der Erstellung eines Propensity Scores betrachten Forscher verschiedene Faktoren oder Kovariaten wie Alter, Geschlecht und medizinische Vorgeschichte. Sie beziehen diese Kovariaten ein, um vorherzusagen, wer wahrscheinlich eine bestimmte Behandlung erhält. Ziel ist es, einen ausgewogenen Vergleich zwischen behandelten und unbehandelten Personen zu haben.

#Die Rolle der instrumentellen Variablen

Obwohl Propensity Scores nützlich sind, gibt es einige Herausforderungen, besonders bei der Arbeit mit hochdimensionalen Daten-Daten mit vielen Kovariaten. In solchen Fällen müssen Forscher entscheiden, welche Kovariaten im Propensity-Score-Modell enthalten werden sollen. Hier kommen die instrumentellen Variablen ins Spiel.

Instrumentelle Variablen sind Kovariaten, die helfen können, die Analyse zu verfeinern. Sie sind mit der Behandlung verbunden, beeinflussen jedoch das Ergebnis nicht direkt, ausser durch ihren Einfluss auf die Behandlung. Wenn sie zu einem Propensity-Score-Modell hinzugefügt werden, können IVs helfen, die Behandlungseffekte genauer zu schätzen. Forscher müssen jedoch vorsichtig sein, da die falsche IV Verzerrungen einführen kann.

#Bedenken bezüglich instrumenteller Variablen

Es gibt laufende Debatten in der Forschungsgemeinschaft darüber, ob IVs in Propensity-Score-Modellen einbezogen werden sollten. Einige Forscher argumentieren, dass die Einbeziehung von IVs die Verzerrung durch nicht gemessene Störfaktoren verstärken kann-Faktoren, die in der Studie nicht berücksichtigt werden. Das kann zu dem führen, was als "Z-Bias" bekannt ist, wo die Einbeziehung einer IV die Gesamt resultate verschlechtern kann.

Viele Forscher haben diese potenziellen Probleme durch theoretische Studien und kleinere Simulationen aufgezeigt. Diese Erkenntnisse machen die Notwendigkeit umfangreicherer Studien deutlich, um die Realweltanwendbarkeit dieser Konzepte zu erforschen.

#Studiengestaltung und Methodik

Um den Einfluss von IVs in Propensity-Score-Modellen zu untersuchen, führen Forscher oft Simulationen neben Experimenten mit realen Daten durch. Diese Forschung zielt darauf ab, zu bewerten, wie IVs Verzerrungen und Präzision in diesen Modellen beeinflussen.

In unserem Fall konzentrieren wir uns auf eine Studie, die zwei Medikamente vergleicht: Dabigatran und Warfarin, die beide häufig Patienten mit Vorhofflimmern verschrieben werden. Das Hauptresultat der Studie ist das Auftreten von gastrointestinalen Blutungen bei Patienten, die diese Medikamente verwenden.

Wir nutzen vorhandene Gesundheitsdatenbanken, um Daten über Erstbenutzer dieser Medikamente zwischen 2010 und 2018 zu sammeln.

#Propensity-Score-Modelle

In unserer Studie setzen wir verschiedene Propensity-Score-Modelle ein, um zu sehen, wie die Einbeziehung oder der Ausschluss von IVs die Ergebnisse beeinflusst. Wir erkunden mehrere Ansätze zur Modellerstellung, darunter die Verwendung aller gemessenen Kovariaten und die Auswahl von Kovariaten basierend auf ihrer Assoziation mit der Behandlung im Vergleich zu ihren Beziehungen zu den Ergebnissen.

1. All Covariates Model: Dieses Modell umfasst alle gemessenen Faktoren, um die Vorhersage der Behandlungszuweisungen zu maximieren.

2. Calendar Year Exclusion Model: Wir identifizieren bestimmte Jahre als starke Prädiktoren für die Behandlung und untersuchen die Leistung des Modells bei Ausschluss dieser Prädiktoren.

3. High-Dimensional Propensity Score (HDPS) Model: Dieses Modell umfasst selektiv Kovariaten basierend auf ihrem offensichtlichen relativen Risiko für das Ergebnis.

4. Cox Set Model: Dieses Modell verwendet Kovariaten, die aus einer separaten Analyse die höchste Assoziation mit dem Ergebnis zeigen.

#Simulationen und Matching

Um die Leistung dieser Modelle zu bewerten, simulieren wir Ergebnisse basierend auf einem realistischen Szenario und berechnen, wie die Ergebnisse bei bekannten wahren Ergebnissen verlaufen würden.

Jedes simulierte Modell durchläuft dann einen Prozess, der als Matching bekannt ist, bei dem Personen mit ähnlichen Propensity Scores aus den behandelten und Kontrollgruppen gepaart werden. Durch diesen Matching-Prozess sind Forscher besser in der Lage zu erkennen, ob die Behandlungseffekte signifikant sind oder nicht.

#Negative Kontrollausgänge

Neben der Simulationsarbeit nutzen Forscher negative Kontrollausgänge, die Ergebnisse sind, von denen erwartet wird, dass sie von den Behandlungen unbeeinflusst sind. Diese negativen Kontrollen bieten eine Benchmark, um zu verstehen, wie viel Verzerrung möglicherweise noch in der Studie vorhanden ist, nachdem die gemessenen Störungen angepasst wurden.

Durch die Durchführung von Analysen zu diesen negativen Kontrollen können Forscher das Ausmass der vorhandenen Verzerrungen bewerten und ihre Modelle entsprechend anpassen.

#Ergebnisse: Vergleich der Modelle

Durch unsere Modellierungsbemühungen stellen wir unterschiedliche Grade von Verzerrung und Präzision je nach verwendetem Modell fest. Hier sind einige wichtige Ergebnisse:

• All Covariates Model: Zeigte das beste Gleichgewicht unter den Kovariaten und behielt die insgesamt niedrigste Verzerrung bei, selbst bei der Einbeziehung simulierten IVs.

• HDPS Model: Schnitt vernünftig ab, erreichte jedoch nicht dasselbe Gleichgewicht wie das All Covariates-Modell. Das Entfernen bestimmter Jahre als Prädiktoren hatte einen spürbaren Einfluss.

• Cox Set Model: Dieses Modell hatte Schwierigkeiten mit Verzerrung und Gleichgewicht, was die Wichtigkeit einer sorgfältigen Variablenwahl zeigt.

• Einfluss von IVs: Die simulierten IVs zeigten minimale Auswirkungen auf die Gesamtverzerrung, was darauf hindeutet, dass sie zwar eine Rolle spielen, ihre blosse Anwesenheit die Modelle nicht von sich aus verbessert.

#Varianz und Abdeckung

Neben der Verzerrung untersuchten wir auch die Varianz-wie sehr die Schätzungen in unseren Ergebnissen variieren-und die Abdeckung, die sich darauf bezieht, wie gut die Konfidenzintervalle die wahren Effektgrössen erfassten.

Unsere Analysen zeigten, dass die All Covariates-Modelle höhere Abdeckungsraten aufwiesen, was sicherstellte, dass die Schätzungen zuverlässiger nahe an den erwarteten Ergebnissen lagen. Im Gegensatz dazu zeigten Modelle, die IVs einbezogen, tendenziell eine erhöhte Varianz, was darauf hindeutet, dass sie zwar einige Aspekte verbessern können, aber auch Instabilität in den Schätzungen einführen könnten.

#Kovariatenbalance

Eines der zentralen Prinzipien der Verwendung von Propensity Scores ist das Erreichen eines Gleichgewichts in den Kovariaten zwischen den Behandlungsgruppen. Unsere Studie fand heraus, dass die Einbeziehung von IVs das Kovariatenbalance nicht signifikant störte, was darauf hindeutet, dass praktische Anwendungen IVs weiterhin nutzen können, ohne die Integrität der Bewertung zu gefährden.

Unsere Untersuchungen zeigten jedoch, dass grössere Modelle im Allgemeinen besser in Bezug auf die Kovariatenbalance abschnitten. Diese Erkenntnis hob den Wert einer breiteren Einbeziehung bei der Konstruktion von Propensity-Score-Modellen hervor.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Forschung, dass instrumentelle Variablen einen schwachen Einfluss auf die Verzerrung in Propensity-Score-Modellen haben. Während IVs eine Rolle bei der Verfeinerung von Modellen spielen können, bevorzugen die übergreifenden Beweise Modelle, die ein umfassendes Set von Kovariaten hinsichtlich der Behandlungszuweisung einbeziehen.

Forscher können ermutigt werden, grossangelegte Modelle zu übernehmen, die auf mehreren Kovariaten basieren, um Verzerrungen zu minimieren. Das Zusammenspiel von IVs, Kovariatenbalance und Verzerrung präsentiert ein komplexes Umfeld, aber mit sorgfältiger Überlegung können Forscher die Qualität von Beobachtungsstudien verbessern.

#Zukünftige Richtungen

Für die Zukunft wird es entscheidend sein, die Methoden in der Beobachtungsforschung weiter zu verfeinern. Dazu gehören:

1. Robustere Simulationen: Die Vertiefung und Breite der Simulationen zu erweitern, um ein breiteres Spektrum an Szenarien abzudecken, kann das Verständnis verbessern.

2. Qualität von IVs identifizieren: Bessere Werkzeuge zur Identifizierung zuverlässiger instrumenteller Variablen zu entwickeln, bleibt ein kritischer Forschungsbereich.

3. Breitere Anwendungen: Diese Methoden in verschiedenen medizinischen Bereichen und Behandlungsvergleichen zu testen, kann die Ergebnisse validieren und ihre Generalisierbarkeit erhöhen.

4. Längsschnittstudien: Die Nutzung von Daten, die über längere Zeiträume gesammelt wurden, kann reichhaltigere Einblicke in Behandlungseffekte und Patientenergebnisse liefern.

Durch diese Bemühungen können Forscher anstreben, die Genauigkeit ihrer Ergebnisse zu verbessern, was letztendlich zu einer besseren Patientenversorgung und Gesundheitsoutcomes führt.