تكون درجة الميل مفيدة عند استخدام بيانات الملاحظة لتقدير تأثير العلاج على النتيجة وعندما يكون من المحتمل أن يكون هناك تحيز في الاختيار لأن العلاج لم يتم إعطاؤه عشوائيا. يتم استخدامه بشكل متزايد في أبحاث القلب والأوعية الدموية وقد تم استخدامه للقضاء على التحيز في الدراسات القائمة على الملاحظة في مختلف المجالات.
منذ نشرها لأول مرة في عام 1983 ، أصبحت هذه الدرجات تستخدم على نطاق واسع لدعم السببية في الأبحاث التي لا يمكن أن تستخدم التعيين العشوائي. المفاهيم الكامنة وراء استخدام هذه المنهجيات معقدة ، على الرغم من أن فائدتها كبيرة.
وفي هذه المدونة ، سنشرح تقنيات البناء وتقييم درجة النزوع.
ما هي درجات الميل؟
درجة الميل هي احتمال تعيين العلاج بناء على خصائص خط الأساس المرصودة. إنها درجة موازنة لأنها تحدد ما إذا كان توزيع المتغيرات المشتركة الأساسية المسجلة متساويا بين المشاركين المعالجين وغير المعالجين. يمكن تصميم وتحليل دراسة رصدية غير عشوائية باستخدام درجة الميل لتشبه بعض السمات الفريدة لتجربة معشاة ذات شواهد.
عندما يكون التعيين العشوائي لشرط ما غير عملي ، فإن الدرجات تعطي بديلا لحساب الارتباك. بسبب الاختلالات بين مجموعات العلاج والمجموعة الضابطة عندما لا يمكن استخدام التخصيص العشوائي ، يكون تأثير حالة العلاج (المعروف أيضا باسم متغير التجميع) على النتيجة متحيزا.
تستخدم درجات الميل بشكل شائع في أبحاث القلب والأوعية الدموية وقد استخدمت للقضاء على التحيز في الدراسات القائمة على الملاحظة في مختلف المجالات.
تقنيات البناء وتقييم درجات الميل
- اختيار المتغيرات لدرجة الميل
تشمل تصنيفات الميل متغيرات العلاج والنتائج لتقليل الارتباك. تتمثل الخطوة الأولى في إنشاء درجة الميل في استخدام تحليل الانحدار اللوغاريتمي أو المحتمل مع العلاج كمتغير للنتيجة والإرباك المحتمل كمتغيرات تفسيرية.
يوازن اختيار المتغير المشترك بين التحيز والكفاءة. يجب أن تقلل درجة الميل من التحيز إذا كان المتغير مرتبطا بالنتيجة ولكن ليس العلاج لأن المتغير المرتبط بالعلاج قد يؤثر على النتيجة.
أنذر: استبعاد المتغيرات المتعلقة بالعلاج. تخفي درجة الميل المتأثرة بالعلاج جزءا من تأثير العلاج. استبعاد المتغيرات المشتركة التي تتنبأ تماما بحالة العلاج لأن توزيعات المتغيرات المشتركة لمجموعة المعالجة والمقارنة يجب أن تتداخل.
- توازن درجة الميل بين مجموعات المقارنة والعلاج
بعد حساب درجة كل ملاحظة ، يجب على المرء أن يضمن تداخل درجات مجموعات العلاج والمقارنة.
لا يمكن الاستدلال على آثار العلاج للفرد المعالج دون درجة ميل مماثلة. يتم الحكم على الدعم القياسي بشكل شخصي باستخدام رسم بياني لدرجات الميل عبر مجموعات العلاج والمقارنة.
أنذر: توازن درجات الميل بين العوامل المقاسة ، وليس العوامل غير المقاسة. يمكن للمتغيرات غير المقاسة أن تشوه تقديرات تأثير العلاج. مع اقتراب العوامل المقاسة وغير المقاسة ، قد يرتفع هذا التحيز.
- توازن المتغيرات المشتركة عبر مجموعات العلاج والتحكم داخل كتل درجة الميل
موازنة درجة الميل ليس لها تقنية مثالية. بعد موازنة النتيجة عبر الكتل بين مجموعات العلاج والمقارنة ، تحقق من توازن المتغير المشترك داخل الكتل. هذا يضمن تعيين درجة الميل بشكل صحيح وتوزيعها بشكل مشابه عبر المجموعات داخل كل كتلة.
لا يشير التوازن في المتوسط إلى التوازن في اللحظات ذات الترتيب الأعلى ، ولكن عدم التوازن في المتوسط يتطلب إعادة تحديد درجة الميل. بدلا من ذلك ، احسب الاختلافات القياسية.
أنذر: لا تستخدم c-Statistics أو AUC لتقييم الأداء. هذه المقاييس إشكالية لأنها تهدف إلى تقليل الإرباك وليس التنبؤ.
- اختيار استراتيجيات المطابقة والترجيح
بعد تطوير درجة ميل متوازنة، اختر كيفية مقارنة مجموعات العلاج والمقارنة. يجب النظر في مقايضات التحيز والكفاءة.
إجراءات المقارنة الأكثر شيوعا هي المطابقة والترجيح. بغض النظر عن مدى ضعف المطابقة ، يمكن لتقنيات المطابقة مطابقة أن تطابق الفرد المعالج مع فرد المقارنة الذي لديه أكبر درجة ميل متطابقة.
يمكن لتقنيات المطابقة مطابقة أن تطابق الشخص المعالج مع الشخص المقارن الذي لديه درجة ميل متطابقة ، بغض النظر عن الفرجار.
- توازن المتغيرات المشتركة بعد الترجيح القائم على المطابقة أو الميل للعينة
بعد إنشاء نهج المطابقة أو الترجيح ، من الضروري تقييم مدى فعالية توازن مجموعات العلاج والمقارنة. يجب تحديد درجة الميل مسبقا إذا كانت مجموعات العلاج والمقارنة غير متوازنة.
تعد مقارنة الاختلافات الموحدة اختبارا أوليا شهيرا ، مثل موازنة الخطوات. تكون الاختلافات المتوسطة الطفيفة واللحظات ذات الترتيب الأعلى أفضل في المربكات التي من المتوقع أن تؤثر على النتيجة بشدة.
أنذر: تتأثر تقديرات تأثير العلاج بتقييد العينة إلى دعم مشترك. لا يمكن تحديد تأثير العلاج إلا للأشخاص الذين لديهم درجات ميل في مجموعات العلاج والمقارنة.
استنتاج
تستخدم العديد من التحليلات الإحصائية هذه الدرجات. نظرا لارتفاع تكلفة التجارب السريرية العشوائية وتزايد شعبية الدراسات القائمة على الملاحظة كمنهجية بحثية ، فمن المتوقع أن يرتفع استخدامها بمرور الوقت.
عندما يمكن دمجها في مراحل تصميم الدراسات ، تميل المنهجية إلى تحقيق أهم الفوائد (من خلال المطابقة أو التقسيم الطبقي).
إلى جانب توفير الوقت والمال ، تشمل هذه المزايا أيضا تقييمات أكثر دقة لتأثيرات العلاج. من خلال القدرة على تجنب تجنيد الأفراد الذين قد لا يكونون مناسبين لتحقيقات معينة ، يصبح هذا التوفير ممكنا.
إنها أداة إضافية يمتلكها الباحثون تحت تصرفهم عند محاولة تقييم آثار العلاجات في الدراسات التي لديها فرصة للتحيز. هذه النتيجة هي واحدة من العديد من التقنيات التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات من الدراسات القائمة على الملاحظة.
QuestionPro هو أكثر من مجرد برنامج مسح. تتعامل مكتبة أبحاث InsightsHub الخاصة بنا مع البيانات. يمكن أن يساعدك QuestionPro في إصدار أحكام نقدية بسرعة من خلال مساعدتك على فهم العملاء والقضايا الأخرى. استخدم مجموعة الأبحاث على مستوى المؤسسات الآن!
