A análise do escore de propensão (PSA) é um método estatístico usado em inferência causal e bioestatística para abordar viés de seleção em estudos observacionais. Envolve estimar a probabilidade de atribuição de tratamento com base nas covariáveis observadas e, em seguida, usar os escores de propensão para ajustar os desequilíbrios entre os grupos tratados e não tratados.
O PSA é particularmente útil em situações em que a randomização não é viável, como em estudos retrospectivos ou ensaios controlados não randomizados. Ao equilibrar a distribuição de covariáveis entre grupos de tratamento, o PSA visa imitar o equilíbrio que teria sido alcançado através da atribuição aleatória, reduzindo assim a influência de variáveis confusas e melhorando a validade da inferência causal.
Compreendendo o viés de seleção e suas implicações
O viés de seleção ocorre quando os fatores que influenciam a atribuição do tratamento estão associados ao desfecho de interesse, levando a estimativas distorcidas dos efeitos do tratamento. Em estudos observacionais, a presença de viés de seleção pode comprometer a validade das conclusões causais, uma vez que diferenças nas características dos grupos tratados e não tratados podem confundir o verdadeiro efeito do tratamento.
Por exemplo, num estudo que avalia a eficácia de um novo medicamento, os pacientes que recebem o tratamento podem diferir sistematicamente daqueles que não o fazem, em termos de idade, gravidade da doença ou outros factores relevantes. Se estas diferenças não forem abordadas de forma adequada, o efeito estimado do tratamento pode ser tendencioso e enganoso.
Princípios de análise de pontuação de propensão
O princípio principal por trás do PSA é criar um escore composto, conhecido como escore de propensão, que resume a probabilidade de receber o tratamento com base nas covariáveis observadas. Essa pontuação é então usada para combinar ou estratificar indivíduos com pontuações de propensão semelhantes, criando assim grupos de comparação sintéticos que são mais equilibrados em termos de distribuições de covariáveis.
Estimar o escore de propensão envolve ajustar um modelo de regressão logística onde a atribuição do tratamento (resultado binário) é regredida nas covariáveis. As probabilidades previstas resultantes representam os escores de propensão, que são então usados para várias técnicas de ajuste, incluindo correspondência, estratificação ou ponderação de probabilidade inversa (IPW).
Coincidindo
No emparelhamento, os indivíduos com escores de propensão semelhantes são pareados ou pareados dos grupos tratados e não tratados, levando a uma subamostra onde a distribuição das covariáveis é equilibrada entre os dois grupos. Os métodos de correspondência comuns incluem correspondência do vizinho mais próximo, correspondência exata e correspondência de kernel.
Estratificação
A estratificação envolve categorizar os indivíduos em estratos com base em seus escores de propensão e, em seguida, comparar os resultados dentro de cada estrato. Isto resulta em subgrupos com distribuições semelhantes de covariáveis, permitindo comparações dentro dos estratos que atenuam os efeitos da confusão.
Ponderação de probabilidade inversa
Com o IPW, cada observação é ponderada pelo inverso do seu escore de propensão estimado. Isto dá mais peso aos indivíduos que são raros na sua atribuição de tratamento, dado um conjunto específico de covariáveis, ajustando eficazmente os desequilíbrios nos grupos de tratamento.
Suposições e Considerações
Embora o PSA ofereça uma abordagem valiosa para abordar o viés de seleção, vários pressupostos e considerações precisam ser levados em conta:
- Sobreposição: A sobreposição dos escores de propensão entre os grupos tratados e não tratados garante que todos os indivíduos tenham a chance de receber qualquer um dos tratamentos, permitindo comparações significativas.
- Equilíbrio de covariáveis: É importante verificar se a distribuição de covariáveis está suficientemente equilibrada após a aplicação dos métodos PSA, pois covariáveis desequilibradas ainda podem levar a confusão residual.
- Especificação incorreta do modelo: A especificação correta do modelo de escore de propensão é crucial, pois a especificação incorreta pode levar a estimativas tendenciosas. É importante considerar interações e relações não lineares nas covariáveis.
Aplicações em Bioestatística
O PSA tornou-se uma técnica amplamente utilizada em bioestatística, particularmente na análise de estudos observacionais e dados clínicos do mundo real. Foi aplicado para abordar o viés de seleção em estudos sobre eficácia do tratamento, pesquisas de eficácia comparativa e farmacoepidemiologia.
O PSA também é relevante na avaliação dos efeitos do tratamento na medicina personalizada, onde o objetivo é identificar a intervenção mais eficaz para um indivíduo com base nas suas características específicas. Ao ajustar o viés de seleção, o PSA contribui para estimativas mais precisas dos efeitos do tratamento e apoia a tomada de decisões baseadas em evidências na prática clínica.
Conclusão
A análise do escore de propensão representa uma ferramenta valiosa para minimizar o viés de seleção em estudos observacionais, permitindo aos pesquisadores fortalecer a inferência causal e gerar conclusões mais válidas. Ao equilibrar as distribuições covariáveis entre os grupos de tratamento, o PSA oferece uma abordagem prática para enfrentar os desafios inerentes aos estudos não randomizados em bioestatística e inferência causal, contribuindo, em última análise, para a tomada de decisões baseada em evidências na área da saúde e além.