質問: propensity score matchingを用いた介入研究について
@uno online はい、マッチング後に主要な患者属性が介入群と対照群でほぼ同一になっている場合、それらの共変量は傾向スコアマッチングによって適切に制御できていると考えられます。
マッチング後に属性が「同一になるものが増えた」というのは、PSMの効果が出ている良いサインです。ただし、すべての共変量で十分にバランスが取れているかを定量的にチェックすることが重要です @Space Waves
答えは「はい」です。PSMはモデルで測定されたすべての従属変数をコントロールしますが、測定されていない交絡因子を考慮することはできません。「患者のモチベーション」などの重要な因子が測定されず、PSモデルに組み入れられていない場合、その因子は治療群と対照群の間で依然として不均衡となり、治療効果の最終的な推定値にバイアスが生じる可能性があります。@level devil
google baseball 読んだ感じ、マッチング後に性別や罹患側といった属性がより一致してきたのは、まさに傾向スコアマッチングで共変量を調整できている状態だと思いますよ。マッチング前は有意差がなくても、各属性の分布が完全に揃っているわけではないので、マッチングによって群間のバランスがより改善されるのは自然なことです。要するに、「共変量のバランスが取れたので、介入効果をより公平に比較できる状況になった」と理解してOKだと思います。
マッチング後に共変量のバランスが改善しているので、一定程度は共変量が調整されたと考えられると思います。ただ、有意差の有無ではなく、SMD等でバランスを評価するのがより適切だと思います。@Slope 2
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When covariates tap tap shots are balanced following matching, it can be interpreted that the model has effectively controlled for measured confounding factors.
@ [level devil - not a troll game](https://trollgames.io) はい。傾向スコアマッチングは、介入群と対照群の観測された共変量をバランスさせることを目的としています。マッチング後に性別や患側などの属性がより類似するようになった場合、それは観測可能な共変量が適切に調整・統制されていることを示しています。ただし、バランスの評価は有意差検定だけでなく標準化差（SMDなど）で確認することが重要です。また、傾向スコアマッチングでは観測されていない交絡因子を制御することはできない点にも注意が必要です。
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