最强的倾向性评分方法—— 重叠加权（Overlap Weighting，OW）

不知道大家是否记得，前面的文章给大家介绍过一种用于降低混杂的实用方法——倾向性评分法（Propensity Score Method，PSM）。倾向性评分（PS）的定义在这里就不赘述了，有兴趣或者想重温一下的朋友可以阅读一下我们之前发的文章。倾向性评分只是一个用于综合需要调整变量的分数，而综合完之后我们要用传统的方法去调整倾向性评分，常用的方法有4种，匹配、加权、调整以及分层。那么重点来了，相信很多朋友在阅读完之前的文章都会有一个同样的问题——谁是4个方法中的大哥？

关于这个问题，其实我们也在之前的文章中解释了：各有千秋。倾向性评分匹配通过各种卡钳值配对，邻近配对等方法能把两组的目标人群很好配在一起。可是匹配却面临着有可能匹配不上以及更重要的样本量丢失这些问题，这也是为什么倾向性匹配只能应用在对照组比暴露组人群样本大很多的情况下。而经典的倾向性加权IPTW则不会舍弃任何一个样本，这使得它在样本量较少的研究中也能使用。但IPTW却有着极端值影响结果这种问题，虽然后来衍生出了IPTW trimming（截掉评分加权后的两边的极值），但这种方法却不能保证截的位置是合适的，而且样本量也减少了。

而今天，我们是想毫不回避的回答各位朋友都有的疑问，4种方法中的最强方法：倾向性评分加权法。准确的来说，应该是重叠加权（Overlap Weighting，OW）。

为什么用OW

OW是一种PS方法，旨在模拟随机临床试验（RCT）的重要属性:临床相关的目标人群、协变量平衡和精确度。目标人群是指得出结论的患者群体；平衡是指在治疗过程中患者特征的相似性，这是避免偏倚的重要条件；精确度表示对治疗和相关结果之间关联的估计的确定性，更精确的估计有更窄的置信区间（CIs）和更大的统计力。

常规IPTW对治疗组的权重为1/PS，未治疗组为1/(1−PS)，使得特征不充分的个体在权重分析中计算更多。匹配的操作方式是不同的，每一个被处理的研究参与者在对照组中找到最接近的PS匹配，通常在一定范围内。在观察性研究的数据中，治疗组的初始差异或许会很大，在这种情况下这些方法可以修改目标种群，但不能达到良好的平衡，或使精度大大降低。

OW通过为每个患者分配与该患者属于相反治疗组的概率成比例的权重，克服了这些限制。具体来说，接受治疗的患者以未接受治疗的概率(1−PS)为权重，而未接受治疗的患者以接受治疗的概率(PS)为权重。这些权值对于极端的PS值是较小的，使得PS接近于1或者0的离群值不会像IPTW那样主导结果和降低精度。而那些人群特征在两种治疗方法中都兼容的患者则相对贡献更大（图1A、图1B）。由此产生的目标人群模仿了实用性随机试验的特点，即高度包容，从可用样本中不排除任何研究参与者，但强调在临床均衡情况下对患者进行比较。

OW的缺点

与所有倾向性评分方法一样，OW不能根据未测量的病人特征进行调整，也不能将其包含在模型中。从文献中识别混杂变量，尝试将其纳入分析，并识别由于未测量因素而产生的潜在偏倚是很重要的。对于两组之间患者特征是中度不平衡的数据，OW的结果与IPTW是相似的。OW的优点在于两组初始平衡差别很大时能最大程度的调整平衡并保持精确度。

OW后的评估

当通过logistic回归估计PS时，OW在每一个测量的协变量上创造了精确的平衡(图1C)这对减少偏倚特别重要。然而，综合PS的平衡并不一定会像上述一样完全调整某个变量的混淆。因此，还应额外提供OW后样本的基线特征表。此表包括协变量均值、中位数、四分位范围或任何其他对理解总体有用的统计数据。这种方法将有助于证明，在目标人群、平衡和精确性方面，OW分析是模拟随机临床试验的最佳方法。

图1，重叠加权对50例不同年龄、不同糖尿病状态模拟患者相对贡献的影响

参考文献

1.Thomas LE, Li F, Pencina MJ. Overlap Weighting: A Propensity Score Method That Mimics Attributes of a Randomized Clinical Trial. JAMA. 2020 Jun 16;323(23):2417-2418.

2.Mehta N, Kalra A, Nowacki AS, Anjewierden S, Han Z, Bhat P, Carmona-Rubio AE, Jacob M, Procop GW, Harrington S, Milinovich A, Svensson LG, Jehi L, Young JB, Chung MK. Association of Use of Angiotensin-Converting Enzyme Inhibitors and Angiotensin II Receptor Blockers With Testing Positive for Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). JAMA Cardiol. 2020 Sep 1;5(9):1020-1026.