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目的 探讨利用随机森林倾向性评分法控制混杂因素的基本思想和步骤,及其在药品不良反应信号检测中的应用.方法 利用随机森林计算给定危险因素的条件下研究对象服用双膦酸盐的概率,而后分别通过倾向性评分1:1匹配,1:M匹配和回归调整法控制性别、年龄等混杂因素,分析服药双膦酸盐与骨折发生风险的关系,并与logistic回归倾向性评分法对应结果进行比较.结果 随机森林倾向性评分法与logistic回归倾向性评分方法的结果是一致的.其中,倾向性评分1:1匹配样本量损失较大,且与1:M匹配和回归调整法的结果相差较大.结论 随机森林倾向性评分法能有效控制药品不良反应信号检测过程中的混杂因素,可以与logistic回归倾向性评分法所得结果相互验证,提高结果的可靠性;但l∶1匹配可能不适用于药品自发呈报系统数据.

作者:张新佶;张天一;许金芳;叶小飞;钱维;贺佳

来源:中国卫生统计 2016 年 33卷 4期

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作者:
张新佶;张天一;许金芳;叶小飞;钱维;贺佳
来源:
中国卫生统计 2016 年 33卷 4期
标签:
倾向性评分 随机森林 不良反应检测 混杂因素 Propensity score Random forest Adverse reaction detection Confounder
目的 探讨利用随机森林倾向性评分法控制混杂因素的基本思想和步骤,及其在药品不良反应信号检测中的应用.方法 利用随机森林计算给定危险因素的条件下研究对象服用双膦酸盐的概率,而后分别通过倾向性评分1:1匹配,1:M匹配和回归调整法控制性别、年龄等混杂因素,分析服药双膦酸盐与骨折发生风险的关系,并与logistic回归倾向性评分法对应结果进行比较.结果 随机森林倾向性评分法与logistic回归倾向性评分方法的结果是一致的.其中,倾向性评分1:1匹配样本量损失较大,且与1:M匹配和回归调整法的结果相差较大.结论 随机森林倾向性评分法能有效控制药品不良反应信号检测过程中的混杂因素,可以与logistic回归倾向性评分法所得结果相互验证,提高结果的可靠性;但l∶1匹配可能不适用于药品自发呈报系统数据.