案例：时间依赖性混杂的控制
2021-06-20 MedSci原创 MedSci原创
在观察性研究中, 暴露因素(X)常常会随时间的变化而变化, 在分析其对结局的效应时, 常会受到时间依赖性混杂因素(Z)的影响。
在观察性研究中, 暴露因素(X)常常会随时间的变化而变化, 在分析其对结局的效应时, 常会受到时间依赖性混杂因素(Z)的影响。 时间依赖性混杂因素具备3个特征 (1)随时间变化； (2)是结局的影响因素； (3)会影响到随后的暴露水平,同时又会受到前次暴露水平的影响。 时间依赖性混杂因素既可以看作暴露与结局的混杂因素，也可以看成暴露与结局之间的一个中间变量。 在估计暴露的效应时，采用传统的多因素回归模型可以校正混杂因素的影响。然而，当把中间变量纳入模型时，则会产生有偏的估计。 由于时间依赖性混杂因素同时具有混杂因素和中间变量的性质，因此传统的回归模型不能很好地解决纵向数据中时依性混杂的问题。针对这个问题，Robins在1997年提出了边缘结构模型(marginal structural model,MSM)这一新方法。 案例解析 AKI是住院患者的常见并发症，并可导致许多短期或长期后遗症。AKI发作后，进展为CKD的风险显著增加。因此，专家建议对AKI发作后的康复者实施“肾脏保护措施”，包括使用RAS阻滞剂。不仅如此，使用血管紧张素转换酶抑制剂（ACEIs）或血管紧张素受体阻滞剂（AR
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学习了，谢谢分享
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