傾向スコアは、観察データを用いて治療が結果に及ぼす影響を推定する際、治療が無作為に行われなかったために選択バイアスが生じる可能性がある場合に有用です。 循環器系の研究で採用されることが増えており、様々な領域で観察研究のバイアスを排除するために使用されています。
1983年に発表されて以来、ランダム割り当てを採用できない研究において、因果関係を裏付けるために広く利用されるようになったスコアです。 これらの方法論が活用される背景には、その有用性が大きいにもかかわらず、その概念は複雑である。
そして、このブログでは、傾向スコアの構築と評価の技法を解説します。
傾向スコアとは何ですか？
傾向スコアとは、観察されたベースライン特性に基づいて治療法が割り当てられる可能性のことである。 記録されたベースラインの共変量の分布が、治療された参加者と未治療の参加者の間で等しいかどうかを判断するため、バランシングスコアと呼ばれるものです。 非ランダム化観察研究は、傾向スコアを用いて、ランダム化比較試験のユニークな特徴のいくつかに似せて設計し、分析することができます。
条件への無作為割付が現実的でない場合、交絡を説明するための代替策をスコアで示す。 無作為割付ができない場合、治療群と対照群のバランスが悪いため、治療条件（グループ化変数ともいう）の結果に対する効果に偏りが生じます。
傾向スコアは、循環器系の研究において一般的に活用されており、様々な領域の観察研究におけるバイアスを排除するために使用されています。
傾向スコアの構築と評価の技法
- 傾向性スコアの変数の選択
傾向評価には、交絡を減らすために治療変数と結果変数が含まれています。 傾向スコアを作成する最初のステップは、治療を結果変数とし、潜在的な交絡因子を説明変数とするロジットまたはプロビット回帰分析を採用することである。
共変量選択は、バイアスと効率のバランスをとる。 傾向スコアは、治療関連の変数が結果に影響を与える可能性があるため、ある変数が治療ではなく結果に関連している場合、バイアスを減らす必要があります。
注意してください： 治療関連の変数を除外する。 治療効果のある傾向スコアでは、治療効果の一部が隠されてしまう。 治療群と比較群の共変量分布が重なる必要があるため、治療状態を完全に予測する共変量を除外する。
- 比較群と治療群との傾向スコアバランス
各観察のスコアを計算した後、治療群と比較群のスコアが重なっていることを保証しなければならない。
治療効果は、比較可能な傾向スコアがなければ、治療された個人について推論することができない。 標準サポートは、治療グループと比較グループの傾向スコアのグラフを使用して主観的に判断します。
注意が必要です： 傾向スコアは測定された要因のバランスをとるもので、測定されていない要因のバランスをとるものではありません。 測定不能な変数が治療効果の推定値を歪めることがある。 測定された要因と測定されていない要因が近づくにつれ、このバイアスは上昇する可能性があります。
- 傾向スコアのブロック内における治療群と対照群の共変量のバランス
傾向スコア・バランシングには理想的な手法がない。 治療群と比較群のブロック間のスコアバランスをとった後、ブロック内の共変量バランスについて検証する。 これにより、傾向スコアが正しく設定され、各ブロック内のグループ間で同様に分布することが保証されます。
平均値のバランスは高次のモーメントのバランスを示唆しないが、平均値のアンバランスは傾向性スコアの再定義が必要である。 代わりに、標準化された差分を計算する。
注意してください： c-statisticsやAUCを性能評価に使用しないでください。 これらの指標は、予測ではなく交絡を減らすためのものであるため、問題がある。
- マッチングとウェイト付けのストラテジーの選択
バランスのとれた傾向スコアを作成した後、治療群と比較群をどのように比較するかを選択する。 バイアスと効率のトレードオフを考慮する必要があります。
比較の手順としては、マッチングとウェイト付けが一般的です。 どんなに弱い一致でも、マッチング技術によって、治療された個人と、最大の同一性向スコアを持つ比較対象個人をマッチングさせることができる。
マッチング技術は、キャリパーに関係なく、最も同一の傾向スコアを持つ被治療者と比較対象者をマッチングさせることができる。
- マッチングまたは傾向スコアに基づくサンプルの重み付けを行った後の共変量のバランス
マッチングやウェイト付けの手法を確立した後、治療群と比較群がどれだけ効果的にバランスされているかを評価することが重要です。 治療群と比較群が不均衡な場合、傾向スコアを事前に指定する必要がある。
標準化された差を比較するのは、歩数のバランスをとるような有名な最初のテストです。 平均値の差や高次のモーメントは、結果に重大な影響を及ぼすと予想される交絡因子の方がより良い。
注意してください： 治療効果の推定値は、共通支持体への標本制限によって影響を受ける。 治療の効果は、治療群と比較群の傾向スコアを持つ人々に対してのみ決定することができます。
結論
多くの統計解析でこのスコアが採用されています。 ランダム化臨床試験のコストが上昇し、研究手法として観察研究の人気が高まっていることから、観察研究の利用は長期的に増加すると予測されます。
研究の設計段階に組み込むことができれば、この方法論は（マッチングや層別化を通じて）最も大きな利益をもたらす傾向がある。
また、時間や費用の節約だけでなく、治療効果をより正確に評価できるといったメリットもあります。 そのため、調査対象としてふさわしくない人物を採用する必要がなくなり、その分、コスト削減が可能になります。
バイアスの可能性がある研究において、治療効果を評価しようとするときに、研究者が自由に使える追加的なツールである。 このスコアは、観察研究のデータを分析するために使用できる多くの手法の1つである。
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