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目的 依托山东省胶南市"全人群高血压、糖尿病综合防治项目"建立队列,借助靶向最大似然估计(targeted maximum likelihood estimation,TMLE)模型评价高血压患者服用卡托普利或尼群地平对血压控制的平均因果效应和个体化因果效应,在大数据背景下辅助精准医疗以实现高血压控制.方法 筛选只服用卡托普利或尼群地平的患者,将其第一次随访血压控制情况作为结局,将年龄、性别、职业、BMI、吸烟、饮酒及运动情况纳入分析,采用嵌入Super Learner组合预测算法的靶向最大似然估计模型拟合条件均值结果的初始估计并进行波动,更新初始拟合,对目标参数做出最优偏差-方差权衡优化模型,从而得到平均因果效应,并进一步分析个体化因果效应.结果 共纳入13676名高血压患者.总体上相比服用卡托普利,服用尼群地平更有利于血压控制(OR=1.24,95%CI:1.13~1.35,P=0.004).从个体净效应来看,98.65%的患者使用尼群地平的血压控制效果更好.结论 靶向最大似然估计模型能够分析平均因果效应和个性化因果效应,为现实世界的因果推断研究提供方法借鉴.

作者:潘凤鸣;赵红玉;吴新莹;冯一平;侯庆振;王淑康;季晓康;张振堂;王箐;薛付忠

来源:中华疾病控制杂志 2021 年 25卷 6期

知识库介绍

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作者:
潘凤鸣;赵红玉;吴新莹;冯一平;侯庆振;王淑康;季晓康;张振堂;王箐;薛付忠
来源:
中华疾病控制杂志 2021 年 25卷 6期
标签:
因果推断 现实世界研究 Super Learner 靶向最大似然估计 卡托普利 尼群地平
目的 依托山东省胶南市"全人群高血压、糖尿病综合防治项目"建立队列,借助靶向最大似然估计(targeted maximum likelihood estimation,TMLE)模型评价高血压患者服用卡托普利或尼群地平对血压控制的平均因果效应和个体化因果效应,在大数据背景下辅助精准医疗以实现高血压控制.方法 筛选只服用卡托普利或尼群地平的患者,将其第一次随访血压控制情况作为结局,将年龄、性别、职业、BMI、吸烟、饮酒及运动情况纳入分析,采用嵌入Super Learner组合预测算法的靶向最大似然估计模型拟合条件均值结果的初始估计并进行波动,更新初始拟合,对目标参数做出最优偏差-方差权衡优化模型,从而得到平均因果效应,并进一步分析个体化因果效应.结果 共纳入13676名高血压患者.总体上相比服用卡托普利,服用尼群地平更有利于血压控制(OR=1.24,95%CI:1.13~1.35,P=0.004).从个体净效应来看,98.65%的患者使用尼群地平的血压控制效果更好.结论 靶向最大似然估计模型能够分析平均因果效应和个性化因果效应,为现实世界的因果推断研究提供方法借鉴.