纵向研究中存在的时变混杂及控制方法  

作　　者：CSCO生物统计学专家委员会RWS方法学组 梁洁[2] 李晨 黄丽红 高雪 赵杨 王彤[2] 陈峰(主审) 夏结来(主审) 

机构地区：[1]不详 [2]山西医科大学卫生统计教研室,030001 [3]空军军医大学卫生统计学教研室 [4]复旦大学附属中山医院 [5]南京医科大学公共卫生学院生物统计学系

出　　处：《中国卫生统计》2023年第1期157-160,共4页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：国家自然科学基金面上项目(82073674,81872715,81773547,81973145,81872709,81773553,81872719);国家自然科学青年基金(81903407,81803328,82103949);国家重点研发计划(2019YFC1711000);江苏省重点研发计划[社会发展](BE2020694);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(18KJA110004);山东省自然基金(ZR201807090257)。

摘　　要：在流行病学纵向研究中,随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)是判断治疗方案或暴露因素与研究结局间因果效应的金标准。然而,在RCT实施过程中,由于多种非预期因素致使受试者治疗方案发生改变的情况并不少见,例如疾病进展和严重不良事件等时间依赖因素,这些因素既受到初始治疗水平的影响,又决定着后续治疗水平,被称为时变混杂(time-varying confounders)[1]。在时变混杂存在的情况下,随访终点的结局状态将由初始治疗水平、后续治疗水平、时变混杂、甚至影响时变混杂的未测量因素所共同决定,此时估计某种治疗的直接因果效应或治疗的平均因果效应将颇具挑战。另一方面,在观察性研究中,由于缺乏个体随机化,时变混杂的存在更加普遍,例如每日身体活动时间、吸烟状态、气候变化等情况。当时变混杂存在时,采用传统的混杂控制方法,例如回归校正、匹配、分层等将引入偏倚[2],因此研究有效控制时变混杂的统计分析方法尤为重要。

关 键 词：观察性研究 暴露因素 后续治疗 初始治疗 疾病进展 因果效应 流行病学 混杂控制 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]