A teoria do escore de propensão (PS) sugere que ele só deve ser usado para o estudo de coorte porque o PS corresponde aos grupos "tratado / exposto" aos grupos "não tratado / não exposto". No entanto, casos e controles são os resultados (não as exposições) em um estudo de controle de caso. Quais são as armadilhas se o PS for usado em um estudo de caso-controle?
Respostas:
Uma pontuação de propensão não é apenas uma maneira de combinar grupos. Existem outras maneiras de usar os escores de propensão - no fundo, é uma maneira de caracterizar a probabilidade de exposição a determinadas covariáveis. Quando isso é ajustado de várias maneiras (incluindo correspondência), teoricamente você quebra uma das condições necessárias para confundir.
O problema de um estudo de caso-controle é muito difícil de calcular uma verdadeira probabilidade de exposição pelo mesmo motivo, é difícil calcular uma verdadeira probabilidade de doença: você não tem um grupo inteiro para trabalhar, apenas uma amostra desequilibrada . Dito isto, existem alguns artigos discutindo o uso de métodos de propensão em estudos de controle de casos. Este pode ser um bom lugar para começar. O principal é que eles são muito menos fáceis de usar, portanto, a menos que você tenha um motivo credível para se ajustar usando pontuações de propensão em vez de abordagens orientadas a resultados, como incluir covariáveis em um modelo, pode não valer a pena.
04/03 edite para seu comentário:
Não é uma questão de corresponder à exposição ou ao resultado. Em todas as correspondências, você está correspondendo às covariáveis. A pontuação de propensão é apenas uma maneira de reunir todas as suas covariáveis em uma covariável composta - a própria pontuação de propensão. O que você está fazendo combinando é tentar encontrar casos e controles que tenham a mesma probabilidade de serem expostos a todas as covariáveis, exceto a sua exposição de interesse. Observe que no documento SUGI que você vinculou, o código real para gerar a pontuação de propensão usada na correspondência é o seguinte:
PROC LOGISTIC DATA= study.contra descend;
MODEL revasc = ptage sex white mlrphecg rwmisxhr mhsmoke ... / SELECTION = STEPWISE...;
OUTPUT OUT = study.ALLPropen prob=prob;
RUN;
Esse código está modelando sua probabilidade prevista de exposição (revasc). Veja a página 2 desse documento.
Você pode implementar um PS em um design de caso-coorte, mas não em um design tradicional de controle de caso; devido em parte à lógica reversa (relativa ao projeto de coorte) do projeto de controle de caso.