A critical appraisal of propensity‐score matching in the medical literature between 1996 and 2003
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
Propensity-score methods are increasingly being used to reduce the impact of treatment-selection bias in the estimation of treatment effects using observational data. Commonly used propensity-score methods include covariate adjustment using the propensity score, stratification on the propensity score, and propensity-score matching. Empirical and theoretical research has demonstrated that matching on the propensity score eliminates a greater proportion of baseline differences between treated and untreated subjects than does stratification on the propensity score. However, the analysis of propensity-score-matched samples requires statistical methods appropriate for matched-pairs data. We critically evaluated 47 articles that were published between 1996 and 2003 in the medical literature and that employed propensity-score matching. We found that only two of the articles reported the balance of baseline characteristics between treated and untreated subjects in the matched sample and used correct statistical methods to assess the degree of imbalance. Thirteen (28 per cent) of the articles explicitly used statistical methods appropriate for the analysis of matched data when estimating the treatment effect and its statistical significance. Common errors included using the log-rank test to compare Kaplan-Meier survival curves in the matched sample, using Cox regression, logistic regression, chi-squared tests, t-tests, and Wilcoxon rank sum tests in the matched sample, thereby failing to account for the matched nature of the data. We provide guidelines for the analysis and reporting of studies that employ propensity-score matching.
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La notice
- Revue
- Statistics in Medicine
- Thématique
- Advanced Causal Inference Techniques
- Domaine
- Mathematics
- Établissements canadiens
- Institute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
- Organismes subventionnaires
- Ontario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
- Mots-clés
- Propensity score matchingCovariateWilcoxon signed-rank testStatisticsObservational studyMatching (statistics)Selection biasLogistic regressionSample size determinationStatistical significanceMedicineMathematicsMann–Whitney U test
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui