あしげ日記:2021-7-2

あしげ日記

昨日までにおおむね足底腱膜炎のデータが出来上がりましたので、今朝は、このデータで傾向スコアを出してみました。

とりあえず共変量(調整すべき背景因子)に年齢、性別、肥満度(Body Mass Index)、術前の痛みの大きさ(Visual Analog Scale)、日本足の外科学会評価スコア(JSSF score)、骨棘の大きさを選び、目的変数を術式(内視鏡下足底腱膜切離術か内視鏡下骨棘切除術か)として、傾向スコアを算出し、それをヒストグラムに描いてみました(上の写真)。

2群のヒストグラムを見ると26人も重なっている部分があって良いですね。群が違うのに傾向スコアが同じということは、背景因子が同じにもかかわらず別々の術式に割り当てられた人たちという意味になりますので、その重なる人たちをピックアップして比べれば、ランダム化試験で比較したのとほぼ同等の比較ができたことになります。マッチングの手法(2つのグラフが重なった人たち同士の比較)でも26人同士の比較とかなり大人数な比較となりますが、さらに逆確率重みづけの手法(グラフの重なり部分の人たちをすべて片方の群に割り当てたと仮想することでの比較)を用いれば、79人同士の2群を比較した試験、と見なすことができるので、これはすごいデータです。

もとはと言えば45対55人くらいの比較だったのですが、それでも2群にこれだけの重なりが出た要因と言えば、足底腱膜切離も骨棘切除も、何かしらの選択基準をもって一方の術式を選んだのではなく、単に同様の患者さんに対して、以前は足底腱膜切離、のちに骨棘切除、と、何の作為もなく術式を決めていたからですね。傾向スコアを出す前はどれだけ重なりがあるか心配でしたが、いい結果でよかったです。

とりあえず傾向スコアを用いた解析ができることはわかりましたが、このあとどうやって統計ソフトに入力すればマッチングや逆確率重みづけでの比較ができるのかはわかりませんでした。これはまた「頑健な妻」さんのブログを見て勉強しなければなりません。また、傾向スコアを用いた論文ではどうやって方法や結果を記載すればよいのか、いくつかの論文を読んでみないとわかりません。

後から後から勉強することが出てきますが、意外とゴールが近いことを実感します。

タイトルとURLをコピーしました