Sử dụng điểm số xu hướng trong một nghiên cứu kiểm soát trường hợp

Lý thuyết về điểm số xu hướng (PS) cho thấy rằng nó chỉ nên được sử dụng cho nghiên cứu đoàn hệ vì PS phù hợp với nhóm "được điều trị / tiếp xúc" với các nhóm "không được điều trị / không tiếp xúc". Tuy nhiên, các trường hợp và kiểm soát là kết quả (không phải phơi nhiễm) trong một nghiên cứu kiểm soát trường hợp. Những cạm bẫy nếu PS được sử dụng trong một nghiên cứu kiểm soát trường hợp là gì?

Điểm số xu hướng không chỉ là một cách kết hợp các nhóm. Có nhiều cách khác để sử dụng điểm số của xu hướng - tại trung tâm của nó, đó là một cách để mô tả xác suất của việc tiếp xúc với các đồng biến đã cho. Khi điều này được điều chỉnh theo bất kỳ một trong một số cách (bao gồm cả khớp), về mặt lý thuyết bạn sẽ phá vỡ một trong những điều kiện cần thiết để gây nhiễu.

Vấn đề với một nghiên cứu kiểm soát trường hợp là rất khó để tính xác suất phơi nhiễm thực sự vì lý do tương tự rất khó để xác định xác suất bệnh thực sự: bạn không có một đoàn hệ để xử lý, chỉ là một mẫu không cân bằng . Điều đó đang được nói, có một số bài viết thảo luận về việc sử dụng các phương pháp điểm số xu hướng trong các nghiên cứu kiểm soát trường hợp. Đây có thể là một nơi tốt để bắt đầu. Lực đẩy chính là chúng ít dễ sử dụng hơn, vì vậy trừ khi bạn có lý do đáng tin cậy để điều chỉnh sử dụng điểm số thay vì các phương pháp tiếp cận theo hướng kết quả như bao gồm cả đồng biến trong mô hình, điều đó có thể không đáng giá.

04/03 chỉnh sửa cho bình luận của bạn:

Đây không phải là vấn đề phù hợp với sự phơi bày hay kết quả. Trong tất cả các kết quả khớp, bạn khớp trên các đồng biến. Điểm số xu hướng chỉ là một cách để cuộn tất cả các đồng biến của bạn thành một hiệp phương sai tổng hợp - chính điểm số của xu hướng. Những gì bạn đang làm bằng cách khớp là cố gắng tìm các trường hợp và kiểm soát những người có ~ xác suất bị lộ bằng nhau cho tất cả các đồng biến tiết kiệm cho mức độ quan tâm của bạn. Quan sát rằng trong bài báo SUGI mà bạn đã liên kết, mã thực tế để tạo điểm số xu hướng được sử dụng trong kết quả khớp như sau:

PROC LOGISTIC DATA= study.contra descend;
MODEL revasc = ptage sex white mlrphecg rwmisxhr mhsmoke ... / SELECTION = STEPWISE...;
OUTPUT OUT = study.ALLPropen prob=prob;
RUN;

Mã đó đang mô hình hóa xác suất dự đoán của bạn có phơi sáng (revasc). Xem Trang 2 của bài báo đó.

Bạn có thể thực hiện PS trong thiết kế nhóm trường hợp, nhưng không phải trong thiết kế điều khiển trường hợp truyền thống; một phần do logic ngược (liên quan đến thiết kế đoàn hệ) của thiết kế điều khiển trường hợp.