Eğilim skoru, bir tedavinin bir sonuç üzerindeki etkisini tahmin etmek için gözlemsel veriler kullanıldığında ve tedavi rastgele verilmediği için seçim yanlılığı olması muhtemel olduğunda faydalıdır. Kardiyovasküler araştırmalarda giderek daha fazla kullanılmaktadır ve çeşitli alanlardaki gözlemsel çalışmalarda yanlılığı ortadan kaldırmak için kullanılmıştır.
Bu puanlar, 1983’teki ilk yayınından bu yana, rastgele atama yapılamayan araştırmalarda nedenselliği desteklemek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu metodolojilerin kullanımının altında yatan kavramlar, faydaları önemli olsa da karmaşıktır.
Bu blogda, eğilim skoru oluşturma ve değerlendirme tekniklerini açıklayacağız.
Eğilim skorları nedir?
Eğilim puanı, bir tedavinin gözlemlenen temel özelliklere dayalı olarak atanma olasılığıdır. Bu bir dengeleme skorudur çünkü kaydedilen başlangıçtaki ortak değişkenlerin dağılımının tedavi edilen ve edilmeyen katılımcılar arasında eşit olup olmadığını belirler. Randomize olmayan gözlemsel bir çalışma, randomize kontrollü bir çalışmanın bazı benzersiz özelliklerine benzeyecek şekilde eğilim puanı kullanılarak tasarlanabilir ve analiz edilebilir.
Bir koşula rastgele atama pratik olmadığında, puanlar karışıklığı hesaba katmak için bir alternatif sunar. Rastgele atama kullanılamadığında, tedavi ve kontrol grupları arasındaki dengesizlikler nedeniyle, tedavi koşulunun (gruplama değişkeni olarak da bilinir) sonuç üzerindeki etkisi yanlıdır.
Eğilim skorları kardiyovasküler araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve çeşitli alanlardaki gözlemsel çalışmalarda yanlılığı ortadan kaldırmak için kullanılmıştır.
Eğilim skorları oluşturma ve değerlendirme teknikleri
- Eğilim Puanı için Değişkenlerin Seçimi
Eğilim derecelendirmeleri, karışıklığı azaltmak için tedavi ve sonuç değişkenlerini içerir. Bir eğilim puanı oluşturmanın ilk adımı, sonuç değişkeni olarak tedavi ve açıklayıcı değişkenler olarak potansiyel karıştırıcılar ile bir logit veya probit regresyon analizi kullanmaktır.
Kovaryans seçimi yanlılık ve verimliliği dengeler. Eğilim skoru, bir değişkenin sonuçla ilişkili olduğu ancak tedaviyle ilişkili olmadığı durumlarda yanlılığı azaltmalıdır çünkü tedaviyle ilişkili bir değişken sonucu etkileyebilir.
Dikkat: Tedaviyle ilgili değişkenleri hariç tutun. Tedaviden etkilenen bir eğilim puanı, tedavi etkisinin bir kısmını gizler. Tedavi ve karşılaştırma grubu ortak değişken dağılımlarının örtüşmesi gerektiğinden, tedavi durumunu mükemmel şekilde tahmin eden ortak değişkenleri hariç tutun.
- Karşılaştırma ve tedavi grupları arasındaki eğilim puanı dengesi
Her bir gözlemin puanı hesaplandıktan sonra, tedavi ve karşılaştırma gruplarının puanlarının örtüştüğü garanti edilmelidir.
Tedavi etkileri, karşılaştırılabilir bir eğilim puanı olmadan tedavi edilen bir birey için çıkarılamaz. Standart destek, tedavi ve karşılaştırma grupları arasındaki eğilim puanlarının bir grafiği kullanılarak öznel olarak değerlendirilir.
Dikkat: Eğilim puanları ölçülen faktörleri dengeler, ölçülmeyenleri değil. Ölçülmeyen değişkenler tedavi etkisi tahminlerini çarpıtabilir. Ölçülen ve ölçülmeyen faktörler yakınlaştıkça bu yanlılık artabilir.
- Eğilim Puanı Blokları İçinde Tedavi ve Kontrol Grupları Arasında Kovaryans Dengesi
Eğilim skoru dengelemenin ideal bir tekniği yoktur. Tedavi ve karşılaştırma grupları arasında bloklar arasında skoru dengeledikten sonra, bloklar içinde ortak değişken dengesini doğrulayın. Bu, eğilim puanının doğru şekilde ayarlanmasını ve her bloktaki gruplar arasında benzer şekilde dağıtılmasını garanti eder.
Ortalamadaki denge daha yüksek dereceli momentlerde denge olduğunu göstermez, ancak ortalamadaki bir dengesizlik eğilim skorunun yeniden değerlendirilmesini gerektirir. Bunun yerine, standartlaştırılmış farkları hesaplayın.
Dikkat: Performansı değerlendirmek için c-istatistikleri veya AUC kullanmayın. Bu ölçütler sorunludur çünkü öngörüde bulunmayı değil, karışıklığı azaltmayı amaçlamaktadırlar.
- Eşleştirme ve Ağırlıklandırma için Strateji Seçimi
Dengeli bir eğilim puanı geliştirdikten sonra, tedavi ve karşılaştırma gruplarının nasıl karşılaştırılacağını seçin. Önyargı ve verimlilik ödünleşimleri dikkate alınmalıdır.
En yaygın karşılaştırma prosedürleri eşleştirme ve ağırlıklandırmadır. Eşleşme ne kadar zayıf olursa olsun, eşleştirme teknikleri tedavi edilen bir bireyi en yüksek özdeş eğilim puanına sahip karşılaştırma bireyiyle eşleştirebilir.
Eşleştirme teknikleri, kumpastan bağımsız olarak, tedavi edilen bir kişiyi en özdeş eğilim puanına sahip karşılaştırma kişisiyle eşleştirebilir.
- Örneklemin Eşleştirilmesi veya Eğilim Skoruna Dayalı Ağırlıklandırılmasının Ardından Kovaryansların Dengelenmesi
Bir eşleştirme veya ağırlıklandırma yaklaşımı oluşturduktan sonra, tedavi ve karşılaştırma gruplarının ne kadar etkili bir şekilde dengelendiğini değerlendirmek esastır. Tedavi ve karşılaştırma grupları dengesiz ise eğilim puanı önceden belirlenmelidir.
Standartlaştırılmış farklılıkları karşılaştırmak, adımları dengelemek gibi ünlü bir ilk testtir. Daha küçük ortalama farklar ve daha yüksek dereceli momentler, sonucu ciddi şekilde etkilemesi beklenen karıştırıcılarda daha iyidir.
Dikkat: Tedavi etkisi tahminleri, örneklemin ortak bir destekle sınırlandırılmasından etkilenir. Bir terapinin etkisi yalnızca tedavi ve karşılaştırma gruplarındaki eğilim puanlarına sahip kişiler için belirlenebilir.
Sonuç
Çok sayıda istatistiksel analizde bu puanlar kullanılmaktadır. Randomize klinik çalışmaların artan maliyeti ve bir araştırma metodolojisi olarak gözlemsel çalışmaların artan popülaritesi göz önüne alındığında, bunların kullanımının zaman içinde artacağı tahmin edilmektedir.
Çalışmaların tasarım aşamalarına entegre edilebildiğinde, metodoloji en önemli faydaları sağlama eğilimindedir (eşleştirme veya tabakalandırma yoluyla).
Zaman ve para tasarrufunun yanı sıra, bu avantajlar terapi etkilerinin daha doğru değerlendirilmesini de içerir. Belirli soruşturmalar için uygun olmayabilecek bireylerin işe alınmasından kaçınılabilmesi sayesinde bu tasarruf mümkün olmaktadır.
Yanlılık ihtimali olan çalışmalarda tedavilerin etkilerini değerlendirmeye çalışırken araştırmacıların ellerinde bulunan ekstra bir araçtır. Bu skor, gözlemsel çalışmalardan elde edilen verileri analiz etmek için kullanılabilecek birçok teknikten biridir.
QuestionPro anket yazılımından daha fazlasıdır. InsightsHub araştırma kütüphanemiz verileri işler. QuestionPro, müşterileri ve diğer konuları anlamanıza yardımcı olarak hızlı bir şekilde kritik kararlar vermenize yardımcı olabilir. Kurumsal düzeyde araştırma paketini şimdi kullanın!
