Emparejamiento de casos y controles

Comando:

Herramientas Emparejamiento de casos y controles

Descripción

El procedimiento de emparejamiento de casos y controles se utiliza para emparejar aleatoriamente casos y controles según criterios específicos. MedCalc puede emparejar hasta cuatro variables diferentes.

En el ejemplo utilizaremos los siguientes datos:

Los casos tratados se codifican como 1 y los controles como 0. Para cada caso tratado, MedCalc intentará encontrar un caso de control con edad y género coincidentes.

Entrada requerida

• Variable de clasificación: seleccione o ingrese una variable dicotómica que indique la pertenencia al grupo (0=control, 1=caso).
  Si sus datos están codificados de manera diferente, puede utilizar la herramienta Definir estado para recodificar sus datos.
• Variable con identificación de caso: seleccione una variable que contenga un código de identificación único para cada sujeto en la hoja de cálculo. Si no selecciona ninguna variable aquí (no se recomienda), MedCalc usará los números de fila como identificación de caso.
• Coincidencia: seleccione hasta 4 variables y, para cada una, la diferencia máxima permitida (calibrador). Un calibrador más pequeño resultará en un sesgo menor y coincidencias más precisas, pero también podría resultar en un menor número de coincidencias. Seleccione la opción 'Coincidencia exacta' para coincidir con una variable no numérica (por ejemplo, una variable 'Género' codificada como 'Masculino' y 'Femenino').
• Filtro: (opcionalmente) un filtro para incluir sólo un subgrupo seleccionado de casos (por ejemplo, SEX='Masculino').
• Avanzado: haga clic Avanzado para ingresar el número de iteraciones y la semilla numérica aleatoria.

Para los datos de ejemplo, completamos el cuadro de diálogo de la siguiente manera:

Resultados

Los resultados se muestran en un cuadro de diálogo.

El programa proporciona el número total de sujetos, el número de casos, el número de controles y el número de casos coincidentes, es decir, el número de casos para los que se ha encontrado un control coincidente.

A continuación, se proporciona la diferencia media entre los sujetos emparejados, con la diferencia media, la DE, el IC del 95% de la diferencia y el valor P asociado (prueba t para muestras apareadas). Los intervalos de confianza del 95% deben ser pequeños y despreciables. Los valores P no deben ser significativos. Si para una o más variables el intervalo de confianza es grande o el valor P es significativo, la 'diferencia máxima permitida' introducida en el cuadro de diálogo de entrada (véase más arriba) probablemente fue demasiado grande.

Guardar los ID de coincidencia en una columna de la hoja de cálculo

Hacer clic Guardar ID de coincidencias... para crear una nueva columna en la hoja de cálculo con la identificación del control correspondiente para cada caso (y viceversa).

Se agrega una columna en la hoja de cálculo:

En análisis estadísticos posteriores, esta nueva columna se puede utilizar como filtro para incluir únicamente los casos y controles para los que se encontró una coincidencia.

Por ejemplo, si la nueva columna tiene MatchID como encabezado, el filtro podría ser MatchID>0 o MatchID<>'' (<> significa No igual a).

Guardar como nuevo archivo con datos emparejados

Hacer clic Guardar nuevo archivo... para crear un nuevo archivo de datos de MedCalc en el que los datos se reorganizan de la siguiente manera:

• El archivo incluye únicamente los datos de los casos con controles coincidentes.
• Un primer conjunto de columnas contiene los datos de los casos. El encabezado de estas columnas es el original con '_T' añadido. Un segundo conjunto de columnas contiene los datos de los controles. El encabezado de estas columnas es el original con '_C' añadido.
• En cada fila se proporcionan los datos de un caso y su control correspondiente.

Este nuevo archivo de datos permitirá realizar pruebas estadísticas sobre datos pareados.

Metodología

MedCalc utiliza un algoritmo de coincidencia voraz dentro de distancias de calibrador especificadas. En n iteraciones, el sesgo estandarizado total se minimiza.

La relación de coincidencia es de 1 a 1, sin reemplazo.

Se utiliza una prueba t pareada para evaluar la comparabilidad de las características iniciales entre grupos emparejados.

Literatura

• Austin PC (2014) A comparison of 12 algorithms for matching on the propensity score. Statistics in Medicine 33:1057-69.
• Parsons LS (2001) Reducing bias in a propensity score matched-pair sample using greedy matching techniques. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:18356823

Véase también

• Regresión logística para el cálculo de puntuaciones de propensión