Seminario:"Algunas recomendaciones para el buen uso del Propensity Score en investigaciones bio-sanitarias" PDF Print E-mail
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CICLO DE SEMINARIOS/ MINTEGI SORTA:

APLICACIONES ESTADÍSTICAS EN CIENCIAS BIOSANITARIAS Y EXPERIMENTALES/ APLIKAZIO ESTATISTIKOAK, BIO-OSASUN ZIENTZIETAN ETA ZIENTZIA ESPERIMENTALETAN

TITULO: Algunas recomendaciones para el buen uso del Propensity Score en investigaciones bio-sanitarias/ Bio-Osasun Zientzietako ikerketetan, Propensity Score-ren erabilpen egokiari begirako hainbat gomendio.

 Lorea Martinez-Indart, Unidad de Epidemiología Clínica-CAIBER Hospital Universitario Cruces.

Arantza Urkaregi, Dpto. de Matemática Aplicada, Estadística e I.O. de la UPV/EHU.

Fecha/Data: 14 de Junio/ Ekainaren 14a

Lugar/lekua: Aula 1.10 ikasgela (Edificio E)

Hora/ordua: 12:00

Resumen: El tipo de estudio más adecuado para analizar el efecto de un tratamiento es la
realización de un ensayo clínico que, en muchas ocasiones, no es posible, por lo que se
suele utilizar la información procedente de estudios observacionales. Sin embargo, el
realizar inferencias sobre el efecto del tratamiento en base a estudios
observacionales plantea el problema de la existencia de otros factores desconocidos
ó medidos de forma inadecuada que puedan influir en los resultados observados
(confusión). Un método cada vez más utilizado para reducir esa confusión se basa en
el Propensity Score (PS), que es la probabilidad condicionada de recibir un
tratamiento en función de una serie de factores. Para un PS fijado, se consigue que
las diferentes características individuales estén homogéneamente distribuidas entre
tratados y no tratados, de forma que se reconstruye un hipotético mecanismo
aleatorio de asignación del tratamiento. Sin embargo, conseguir este balanceo no es
una cuestión automática, sino que depende de las covariables introducidas en el
cálculo del PS, del solapamiento de la distribución del PS en tratados y no tratados,…
En el seminario pretendemos dar una serie de pautas de actuación para garantizar
que el balanceo se consigue y poder aplicar el PS de manera adecuada en otras
técnicas como matching, estratificación o modelización de cara a estudiar el efecto
de un tratamiento.