Niveau : Débutant
【Présentateur】
Kosuke Nakazono, personnel technique, centre médical ARO Next Generation, hôpital universitaire de Kyushu
Hiroko Watanabe, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Masayuki Hirose, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Takeshi Toyama, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Koshiro Tagawa, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Takuya Nagata, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
Junji Kishimoto, ARO Next Generation Medical Center, Hôpital universitaire de Kyushu
[Aperçu de la présentation]
Les études observationnelles et les études épidémiologiques qui comparent des groupes pour estimer les effets du traitement présentent souvent des déséquilibres dans les facteurs contextuels du sujet. Une attention particulière doit être accordée à l'analyse, car le déséquilibre des facteurs contextuels qui peuvent être source de confusion entre les groupes peut nuire à la comparabilité. En général, le déséquilibre des facteurs de confusion peut être ajusté dans une certaine mesure par une analyse stratifiée.
L'analyse par scores de propension est l'une des méthodes d'ajustement utilisées dans de tels cas. Les scores de propension sont principalement utilisés pour l'analyse stratifiée, l'appariement et la pondération de probabilité inverse (IPW), et l'appariement peut être mis en œuvre à l'aide des compléments JMP. Cependant, l'analyse stratifiée par score de propension et IPW n'est pas mise en œuvre dans JMP et nécessite certaines étapes manuelles. Étant donné que plusieurs modèles de scores de propension sont examinés dans l'analyse à l'aide de scores de propension, l'automatisation de la procédure est importante pour améliorer l'efficacité de la recherche.
Dans cette présentation, nous nous concentrerons sur l'IPW basé sur les scores de propension, et expliquerons comment l'exécuter dans JMP et comment automatiser la procédure avec des démonstrations.
