Analisis Skor Kecenderungan (PSA) ialah kaedah statistik yang digunakan dalam inferens sebab dan biostatistik untuk menangani kecenderungan pemilihan dalam kajian pemerhatian. Ia melibatkan menganggarkan kebarangkalian tugasan rawatan berdasarkan kovariat yang diperhatikan dan kemudian menggunakan skor kecenderungan untuk menyesuaikan ketidakseimbangan antara kumpulan yang dirawat dan tidak dirawat.
PSA amat berguna dalam situasi di mana rawak tidak boleh dilaksanakan, seperti dalam kajian retrospektif atau ujian terkawal bukan rawak. Dengan mengimbangi taburan kovariat merentas kumpulan rawatan, PSA bertujuan untuk meniru keseimbangan yang akan dicapai melalui penugasan rawak, dengan itu mengurangkan pengaruh pembolehubah yang mengelirukan dan meningkatkan kesahan inferens penyebab.
Memahami Bias Pemilihan dan Implikasinya
Bias pemilihan berlaku apabila faktor yang mempengaruhi penugasan rawatan dikaitkan dengan hasil yang diminati, yang membawa kepada anggaran terherot kesan rawatan. Dalam kajian pemerhatian, kehadiran bias pemilihan boleh menjejaskan kesahihan kesimpulan kausal, kerana perbezaan dalam ciri-ciri kumpulan yang dirawat dan tidak dirawat mungkin mengelirukan kesan rawatan yang sebenar.
Sebagai contoh, dalam kajian menilai keberkesanan ubat baharu, pesakit yang menerima rawatan mungkin berbeza secara sistematik daripada mereka yang tidak, dari segi umur, keterukan penyakit, atau faktor lain yang berkaitan. Jika perbezaan ini tidak ditangani dengan sewajarnya, anggaran kesan rawatan mungkin berat sebelah dan mengelirukan.
Prinsip Analisis Skor Kecenderungan
Prinsip utama di sebalik PSA adalah untuk mencipta skor komposit, dikenali sebagai skor kecenderungan, yang meringkaskan kemungkinan menerima rawatan berdasarkan kovariat yang diperhatikan. Skor ini kemudiannya digunakan untuk memadankan atau menstratifikasi individu dengan skor kecenderungan yang sama, dengan itu mewujudkan kumpulan perbandingan sintetik yang lebih seimbang dari segi taburan kovariat.
Menganggar skor kecenderungan melibatkan pemasangan model regresi logistik di mana tugasan rawatan (hasil binari) diregres pada kovariat. Kebarangkalian ramalan yang terhasil mewakili skor kecenderungan, yang kemudiannya digunakan untuk pelbagai teknik pelarasan termasuk padanan, stratifikasi atau pemberatan kebarangkalian songsang (IPW).
Padanan
Dalam padanan, individu yang mempunyai skor kecenderungan yang sama digandingkan atau dipadankan daripada kumpulan yang dirawat dan tidak dirawat, membawa kepada subsampel di mana pengagihan kovariat adalah seimbang antara kedua-dua kumpulan. Kaedah pemadanan biasa termasuk padanan jiran terdekat, padanan tepat dan padanan inti.
Stratifikasi
Stratifikasi melibatkan pengkategorian individu ke dalam strata berdasarkan skor kecenderungan mereka, dan kemudian membandingkan hasil dalam setiap strata. Ini menghasilkan subkumpulan dengan taburan kovariat yang serupa, membolehkan perbandingan dalam strata yang mengurangkan kesan pengeliruan.
Pemberatan Kebarangkalian Songsang
Dengan IPW, setiap pemerhatian ditimbang dengan songsangan anggaran skor kecenderungannya. Ini memberi lebih berat kepada individu yang jarang dalam tugasan rawatan mereka diberikan set kovariat tertentu, dengan berkesan menyesuaikan diri untuk ketidakseimbangan dalam kumpulan rawatan.
Andaian dan Pertimbangan
Walaupun PSA menawarkan pendekatan yang berharga untuk menangani kecenderungan pemilihan, beberapa andaian dan pertimbangan perlu diambil kira:
- Bertindih: Pertindihan skor kecenderungan antara kumpulan yang dirawat dan tidak dirawat memastikan semua individu mempunyai peluang untuk menerima sama ada rawatan, membolehkan perbandingan yang bermakna.
- Imbangan Kovariat: Adalah penting untuk menyemak sama ada taburan kovariat cukup seimbang selepas menggunakan kaedah PSA, kerana kovariat tidak seimbang masih boleh membawa kepada pengelirukan sisa.
- Salah Spesifikasi Model: Spesifikasi yang betul bagi model skor kecenderungan adalah penting, kerana salah spesifikasi boleh membawa kepada anggaran berat sebelah. Adalah penting untuk mempertimbangkan interaksi dan hubungan bukan linear dalam kovariat.
Aplikasi dalam Biostatistik
PSA telah menjadi teknik yang digunakan secara meluas dalam biostatistik, terutamanya dalam analisis kajian pemerhatian dan data klinikal dunia sebenar. Ia telah digunakan untuk menangani kecenderungan pemilihan dalam kajian tentang keberkesanan rawatan, penyelidikan keberkesanan perbandingan, dan farmakoepidemiologi.
PSA juga relevan dalam penilaian kesan rawatan dalam perubatan peribadi, di mana matlamatnya adalah untuk mengenal pasti intervensi yang paling berkesan untuk individu berdasarkan ciri khusus mereka. Dengan melaraskan kecenderungan pemilihan, PSA menyumbang kepada anggaran kesan rawatan yang lebih tepat dan menyokong pembuatan keputusan berasaskan bukti dalam amalan klinikal.
Kesimpulan
Analisis Skor Kecenderungan mewakili alat yang berharga untuk meminimumkan bias pemilihan dalam kajian pemerhatian, membolehkan penyelidik mengukuhkan inferens sebab dan menjana kesimpulan yang lebih sah. Dengan mengimbangi pengagihan kovariat merentas kumpulan rawatan, PSA menawarkan pendekatan praktikal untuk menangani cabaran yang wujud dalam kajian bukan rawak dalam biostatistik dan inferens sebab, akhirnya menyumbang kepada pembuatan keputusan berasaskan bukti dalam penjagaan kesihatan dan seterusnya.