dege857的博客

摘要：真实世界研究（RWS）作为随机对照试验（RCT）的重要补充，通过重叠加权（OW）方法在非理想化场景中评估医疗干预效果。本文对比了四种协变量调整方法（未调整、倾向评分匹配、逆概率加权和重叠加权），发现重叠加权在平衡组间差异（SMD≈0）和保留样本量方面表现最优，其权重算法稳定可靠。通过R语言实例分析，验证了OW方法在模拟RCT三大核心属性（目标人群相关性、协变量平衡性和估计精确性）上的优势，与JAMA文献结论一致，为真实世界研究提供了高效的分析工具。（150字）

而我们通常的真实世界研究通常用的是观察性数据，非随机化，数据可能来自电子健康记录、登记数据、或者回顾性收集的数据，患者年龄性别等其他特征很难相似，观察变量X在两组见不会随机分配。倾向性评分用于消除混杂因素的影响，正确估计处理措施对结局的作用，主要有四种方法：倾向性评分匹配，倾向性评分分层，倾向性评分逆概率加权（IPTW）和倾向性评分调整。我这几天查看了一些真实世界研究的方法，其实不需要有复杂的统计学方法，大多数都是倾向评分匹配，逆概率加权，数据插补这类的，比如下面文章说的是：模拟随机临床试验,