【摘 要】
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目的：研究倾向性评分值计算的新方法,用于控制观察性数据中混杂因素.方法：首先,基于蒙特卡洛模拟样本,用不同核函数构建高斯过程模型,比较筛选最优核函数；分别基于模拟数据和实例数据,应用高斯过程模型和logistic回归进行倾向性评分计算和匹配,计算不同处理效应估计值的相对偏倚和ROC曲线下面积比较两种方法的性能,标准化差异值用于比较匹配后混杂因素变化情况.结果：模拟数据下基于高斯径向基核函数高斯过程
【机 构】
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首都医科大学公共卫生学院 北京100069 北京市临床流行病学重点实验室 北京100069
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目的：研究倾向性评分值计算的新方法,用于控制观察性数据中混杂因素.方法：首先,基于蒙特卡洛模拟样本,用不同核函数构建高斯过程模型,比较筛选最优核函数；分别基于模拟数据和实例数据,应用高斯过程模型和logistic回归进行倾向性评分计算和匹配,计算不同处理效应估计值的相对偏倚和ROC曲线下面积比较两种方法的性能,标准化差异值用于比较匹配后混杂因素变化情况.结果：模拟数据下基于高斯径向基核函数高斯过程模型性能优于其他核函数；模拟样本量分别为200,500,1000和2000时,高斯过程模型进行倾向性评分匹配后的样本量比基于logistic回归得到样本量分别多4.8％,7.8％,5.2％和2.1％；不同模拟样本量下高斯过程模型得到的ROC曲线下面积均值大于logistic回归模型的ROC曲线下面积,前者模型的相对偏倚绝对值小于后者.实例分析中基于高斯过程的倾向性评分匹配协变量的标准化差异值均小于0.1.结论：基于高斯过程算法的倾向性评分值计算及匹配能有效控制混杂因素.结合高斯过程模型的倾向性评分方法作为处理观察性研究中混杂偏倚的有效工具,具有良好而广泛的应用前景.
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