Eğilim Puanı Analizi (PSA), gözlemsel çalışmalarda seçim yanlılığını ele almak için nedensel çıkarımda ve biyoistatistikte kullanılan istatistiksel bir yöntemdir. Gözlemlenen ortak değişkenlere dayalı olarak tedavi atama olasılığının tahmin edilmesini ve ardından tedavi edilen ve tedavi edilmeyen gruplar arasındaki dengesizliklerin ayarlanması için eğilim puanlarının kullanılmasını içerir.
PSA, retrospektif çalışmalar veya randomize olmayan kontrollü çalışmalar gibi randomizasyonun mümkün olmadığı durumlarda özellikle faydalıdır. PSA, ortak değişkenlerin tedavi grupları arasındaki dağılımını dengeleyerek, rastgele atama yoluyla elde edilebilecek dengeyi taklit etmeyi, böylece kafa karıştırıcı değişkenlerin etkisini azaltmayı ve nedensel çıkarımın geçerliliğini geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Seçim Önyargısını ve Etkilerini Anlamak
Seçim yanlılığı, tedavi atamasını etkileyen faktörler ilgilenilen sonuçla ilişkilendirildiğinde ortaya çıkar ve bu da tedavi etkilerinin çarpık tahminlerine yol açar. Gözlemsel çalışmalarda, seçim yanlılığının varlığı, nedensel sonuçların geçerliliğini tehlikeye atabilir, çünkü tedavi edilen ve tedavi edilmeyen grupların özelliklerindeki farklılıklar, gerçek tedavi etkisini karıştırabilir.
Örneğin, yeni bir ilacın etkinliğini değerlendiren bir çalışmada, tedaviyi alan hastalar almayanlardan yaş, hastalığın şiddeti veya diğer ilgili faktörler açısından sistematik olarak farklılık gösterebilir. Bu farklılıklar yeterince ele alınmazsa, tahmini tedavi etkisi taraflı ve yanıltıcı olabilir.
Eğilim Puanı Analizinin İlkeleri
PSA'nın ardındaki temel prensip, eğilim puanı olarak bilinen ve gözlemlenen ortak değişkenlere dayalı olarak tedaviyi alma olasılığını özetleyen bileşik bir puan oluşturmaktır. Bu puan daha sonra benzer eğilim puanlarına sahip bireyleri eşleştirmek veya sınıflandırmak için kullanılır, böylece ortak değişken dağılımları açısından daha dengeli sentetik karşılaştırma grupları oluşturulur.
Eğilim puanının tahmin edilmesi, tedavi atamasının (ikili sonuç) ortak değişkenler üzerinde regrese edildiği bir lojistik regresyon modelinin uydurulmasını içerir. Ortaya çıkan tahmin edilen olasılıklar, daha sonra eşleştirme, sınıflandırma veya ters olasılık ağırlıklandırması (IPW) dahil olmak üzere çeşitli ayarlama teknikleri için kullanılan eğilim puanlarını temsil eder.
Eşleştirme
Eşleştirmede, benzer eğilim puanlarına sahip bireyler, tedavi edilen ve tedavi edilmeyen gruplardan eşleştirilir veya eşleştirilir; bu, ortak değişkenlerin dağılımının iki grup arasında dengelendiği bir alt numuneye yol açar. Yaygın eşleştirme yöntemleri en yakın komşu eşleştirmeyi, tam eşleştirmeyi ve çekirdek eşleştirmeyi içerir.
tabakalaşma
Tabakalaştırma, bireyleri eğilim puanlarına göre tabakalara ayırmayı ve ardından her tabaka içindeki sonuçları karşılaştırmayı içerir. Bu, benzer ortak değişken dağılımlarına sahip alt gruplarla sonuçlanır ve kafa karıştırıcı etkileri azaltan katman içi karşılaştırmalara olanak tanır.
Ters Olasılık Ağırlıklandırması
IPW ile her gözlem, tahmin edilen eğilim puanının tersiyle ağırlıklandırılır. Bu, belirli bir ortak değişken kümesi göz önüne alındığında, tedavi görevlerinde nadir görülen kişilere daha fazla ağırlık vererek, tedavi gruplarındaki dengesizlikleri etkili bir şekilde ayarlıyor.
Varsayımlar ve Hususlar
PSA, seçim yanlılığını ele almak için değerli bir yaklaşım sunarken, çeşitli varsayımların ve hususların dikkate alınması gerekir:
- Örtüşme: Tedavi edilen ve tedavi edilmeyen gruplar arasındaki eğilim puanlarının örtüşmesi, tüm bireylerin her iki tedaviyi de alma şansına sahip olmasını sağlar ve anlamlı karşılaştırmalara olanak tanır.
- Ortak Değişken Dengesi: Dengesiz ortak değişkenler hala kafa karışıklığına neden olabileceğinden, PSA yöntemleri uygulandıktan sonra ortak değişkenlerin dağılımının yeterince dengeli olup olmadığını kontrol etmek önemlidir.
- Modelin Yanlış Belirlenmesi: Yanlış belirleme önyargılı tahminlere yol açabileceğinden eğilim puanı modelinin doğru belirtilmesi çok önemlidir. Ortak değişkenlerdeki etkileşimleri ve doğrusal olmayan ilişkileri dikkate almak önemlidir.
Biyoistatistikteki Uygulamalar
PSA, biyoistatistikte, özellikle gözlemsel çalışmaların ve gerçek dünya klinik verilerinin analizinde yaygın olarak kullanılan bir teknik haline geldi. Tedavi etkinliği, karşılaştırmalı etkinlik araştırması ve farmakoepidemiyoloji konusundaki çalışmalarda seçim yanlılığını gidermek için uygulanmıştır.
PSA aynı zamanda kişiselleştirilmiş tıpta tedavi etkilerinin değerlendirilmesinde de önemlidir; burada amaç, bireyin spesifik özelliklerine göre en etkili müdahaleyi belirlemektir. PSA, seçim yanlılığını ayarlayarak tedavi etkilerinin daha doğru tahmin edilmesine katkıda bulunur ve klinik uygulamada kanıta dayalı karar almayı destekler.
Çözüm
Eğilim Puanı Analizi, gözlemsel çalışmalarda seçim yanlılığını en aza indirmek için değerli bir araç temsil eder ve araştırmacıların nedensel çıkarımı güçlendirmesine ve daha geçerli sonuçlar üretmesine olanak tanır. PSA, tedavi grupları arasındaki ortak değişken dağılımları dengeleyerek, biyoistatistik ve nedensel çıkarımda randomize olmayan çalışmaların doğasında var olan zorlukları ele almak için pratik bir yaklaşım sunarak sonuçta sağlık hizmetleri ve ötesinde kanıta dayalı karar almaya katkıda bulunur.