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PScore

Il modulo PScore di Statistics for Data Analysis implementa la tecnica del Propensity Score Matching, considerata come alternativa alle classiche analisi multivariate, quando hai necessità di analizzare dati provenienti da studi non randomizzati.

In generale, sappiamo che i trial clinici sono considerati il gold standard, ovvero il metodo diagnostico più accurato per confermare un determinato dubbio.

Quante volte però ti è capitato di non poter organizzare uno studio sperimentale, ma hai a disposizione numerosi dati provenienti da studi osservazionali?

Spesso, infatti, non è possibile organizzare uno studio sperimentale per motivi etici o perché dispendioso in termini di costi e tempo.

Sono questi i casi in cui puoi usare il PScore, Modulo Premium della soluzione Statistics for Data Analysis powered by SPSS.

Il PScore, infatti, implementa la tecnica del Propensity Score Matching, che si basa su dati provenienti da casi reali (registri sanitari, survey, cartelle cliniche,…) ottenendo risultati simili a quelli degli studi randomizzati.

E' quindi molto utile per esplorare l’efficacia di un trattamento in un ampio numero di sottogruppi di pazienti e ottenere una maggiore generalizzabilità (rispetto a un trial) ad un minor costo e tempo.

Statistics for Data Analysis, ti permette di accedere al metodo del Propensity Score matching in modo semplice, veloce e senza la necessità di specifici linguaggi di programmazione, con il modulo PScore, accessibile e autoinstallante grazie al LaunchBox.

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Al termine dell’installazione la tecnica del Propensity Score è disponibile nel menu Analizza/ Analyze Add-On/ Propensity Score Matching

Dopo aver selezionato i campi per le diverse funzioni e le preferenze di matching, puoi cliccare su “Esegui”:

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Sull’Editor di partenza troverai i nuovi campi creati grazie al processo di accoppiamento della tecnica del Propensity Score matching

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A questo punto il PScore ha applicato il Propensity score matching è una tecnica statistica in cui un caso “trattato” è matched con uno o più casi “controllo” in base alla vicinanza/uguaglianza dei valori di propensity score.

Questo matching aiuta a ricreare una “specie di allocazione  casuale” in studi osservazionali, riducendo i bias legati alla mancanza di randomizzazione.

Nell’ambiente di Output, inoltre, trovi le metriche di diagnostica del matching, tra cui:

Una tabelle di contingenza e riepilogo

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La distribuzione delle differenze standard assolute

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La distribuzione delle differenze standardizzate con e senza matching

Le distribuzioni degli score di propensione per combinazioni di categoria di trattamento e matching per l’analisi del supporto comune

Ricapitolando, i passaggi da fare per applicare la tecnica del Propensity Score Matching, sono pochi e grazie al Modulo PScore di Statistics for Data Analysis è facilissimo:

  1. Identifica i dati (large sample size)

  2. Definisci trattamento/controllo e outcome

  3. Apri il PScore dal Menu Analizza e seleziona le  covariate di interesse

  4. Stima il  Propensity Score utilizzando la variabile dicotomica trattamento come dipendente

  5. Usa il Propensity Score per fare il ‘match’ dei gruppi.

  6. Valuta la riuscita del ‘matching’ con i metodi diagnostici che compaiono automaticamente nell’Output.

  7. Esegui l’analisi dell’outcome sul campione di numerosità ridotta perchè aggiustato attraverso il Propensity Score

Per maggiori informazioni

Statistics for Data Analysis è una soluzione di SPS S.r.l.

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