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The use of propensity score methods with survival or time‐to‐event outcomes: reporting measures of effect similar to those used in randomized experiments

2013· article· en· 1 441 citations· W2144168223 sur OpenAlex· 10.1002/sim.5984

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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.
Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

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.

Tête enseignante Opus0,454
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants
0,075 · 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 estimate causal treatment effects in observational studies. In medical and epidemiological studies, outcomes are frequently time-to-event in nature. Propensity-score methods are often applied incorrectly when estimating the effect of treatment on time-to-event outcomes. This article describes how two different propensity score methods (matching and inverse probability of treatment weighting) can be used to estimate the measures of effect that are frequently reported in randomized controlled trials: (i) marginal survival curves, which describe survival in the population if all subjects were treated or if all subjects were untreated; and (ii) marginal hazard ratios. The use of these propensity score methods allows one to replicate the measures of effect that are commonly reported in randomized controlled trials with time-to-event outcomes: both absolute and relative reductions in the probability of an event occurring can be determined. We also provide guidance on variable selection for the propensity score model, highlight methods for assessing the balance of baseline covariates between treated and untreated subjects, and describe the implementation of a sensitivity analysis to assess the effect of unmeasured confounding variables on the estimated treatment effect when outcomes are time-to-event in nature. The methods in the paper are illustrated by estimating the effect of discharge statin prescribing on the risk of death in a sample of patients hospitalized with acute myocardial infarction. In this tutorial article, we describe and illustrate all the steps necessary to conduct a comprehensive analysis of the effect of treatment on time-to-event outcomes.

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La notice

Revue
Statistics in Medicine
Thématique
Advanced Causal Inference Techniques
Domaine
Mathematics
Établissements canadiens
Institute for Clinical Evaluative SciencesPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnaires
Canadian Institutes of Health ResearchOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative SciencesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clés
Propensity score matchingObservational studyMarginal structural modelInverse probability weightingMedicineCovariateRandomized controlled trialConfoundingAverage treatment effectStatisticsHazard ratioSelection biasPopulationSurvival analysisMatching (statistics)Proportional hazards modelConfidence intervalInternal medicineMathematics
Résumé présent dans OpenAlex
oui