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Il Propensity Score nell'analisi dei dati clinici

Le analisi incluse in Statistics for Data Analysis per lo studio dei dati clinici sono molteplici. Durante questa presentazione ci soffermeremo su alcune di esse, per avere una panoramica e porre le basi per il Propensity score matching.

 

Queste le tecniche che verranno presentate:

Odds Ratio per misurare l’associazione tra due fattori, per esempio tra un fattore di rischio (come può essere il fumo, il sovrappeso, l’esposizione ad agenti inquinanti, ecc.) e l’insorgere di una malattia.

 

Il modello di Regressione Logistica viene utilizzato quando si è interessati a studiare la relazione causale tra una variabile dipendente dicotomica (ad esempio si manifesta o non si manifesta una malattia) e una o più variabili indipendenti quantitative (ad esempio l’età, il sesso, il peso, il reddito, ecc.)

 

Il Propensity Score viene utilizzato per analizzare l’effetto causale di un trattamento utilizzando dati osservati.

I dati osservati sono dati non generati da un esperimento, ma raccolti attraverso surveys, casi reali o da informazioni amministrative.

Spesso, infatti, in sanità, per motivi etici e a causa di limitazioni dovute al fatto che gli esperimenti randomizzati sono molto costosi, i dati sono osservati e non generati con esperimenti.

Nei dati osservati, però, le caratteristiche di base di chi è sottoposto al trattamento e di chi non lo è (effetto placebo), potrebbero essere completamente sbilanciate.

Risulta quindi necessario l'uso di metodologie statistiche in grado di "aggiustare" i confronti per evitare distorsioni. La tecnica del Propensity Score permette di creare gruppi di pazienti con simile probabilità di ricevere un trattamento.

Il Propensity Score rappresenta la metodologia statistica più utilizzata per ridurre bias nel confronto tra gruppi negli studi osservazionali ed è una tecnica già ampiamente utilizzata in molteplici aree mediche.

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