通过整数规划在晚期早产儿结局观察性研究中构建更强的工具变量

在最优非二分匹配中，单个总体被划分为匹配对，以最小化匹配对内的总距离。非二分匹配已被用于加强治疗效应观察性研究中的工具变量，其本质是形成在协变量方面相似但在接受治疗的鼓励强度方面差异很大的配对。最优非二分匹配通常使用网络优化技术完成，这些技术速度快（多项式时间运行），但限制了可用的匹配工具。相反，我们使用整数规划技术，从而获得了许多以前非二分匹配中不可用的新工具，包括针对多个名义变量的精细和近精细平衡、均值上的强制近平衡以及最优子集选择。我们在正在进行的加利福尼亚州晚期早产儿（即妊娠 34 至 36 周出生）结局研究中说明了这些方法。延长此类出生的住院时间是否会减少快速再入院的频率？对住院时间较短或较长的婴儿进行直接比较会产生严重偏差，因为长时间住院的主要原因是某些严重的健康问题。我们需要一个工具变量，即某种无关紧要且随机的因素，它能鼓励较短或较长的住院时间。事实证明，在某些时段出生的婴儿倾向于过夜一次且住院时间较短，而在其他时段出生的婴儿倾向于过夜两次且住院时间较长，而在晚上 11:00 出生的婴儿并没有什么特别之处。