COVID-19 相关研究中的倾向评分匹配分析：方法与质量系统综述
其他定量生物学
2024-03-13 v1
摘要
目的：对使用倾向评分匹配（PSM）的 COVID-19 相关研究的方法进行总体质量评估。研究设计与设置：2021 年 6 月在 PubMed 上进行系统检索，以识别 2020 年至 2021 年间使用 PSM 分析的 COVID-19 相关研究。提取了关于研究设计和 PSM 分析的关键信息，如协变量、匹配算法以及估计治疗效应类型的报告情况。结果：在识别出的 171 篇文章中，发现 150 篇（87.72%）为队列研究，13 篇（7.60%）为病例对照研究。45 项研究（26.32%）为协变量选择提供了合理的理由。103 项（60.23%）和 69 项（40.35%）研究分别未提供用于计算倾向评分的模型或未报告匹配算法。73 项（42.69%）研究报告了检查协变量平衡的方法。40 项研究（23.39%）有统计学家作为共同作者。所有病例对照研究（n=13）均没有统计学家共同作者（p=0.006），而所有阐明治疗效应估计的研究（n=6）均有统计学家共同作者（p<0.001）。结论：在某些 COVID-19 流行病学研究中，PSM 分析报告质量欠佳。一些缺陷可能会破坏涉及 PSM 分析的研究发现，例如 PSM 分析与研究设计之间的不匹配。
引用
@article{arxiv.2403.07023,
title = {Propensity-score matching analysis in COVID-19-related studies: a method and quality systematic review},
author = {Chunhui Gu and Ruosha Li and Guoqiang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07023},
year = {2024}
}