Comprobación de las propiedades del Propensity Score y de sus aplicaciones mediante las opciones gráficas de R
Lorea Martínez-Indart (Unidad de Epidemiología Clínica-CAIBER Hospital de Cruces)
Arantza Urkaregi Etxepare, Dpto Matemática Aplicada, Estadística e I.O. UPV/EHU
Jose Ignacio Pijoan Zubizarreta (Unidad de Epidemiología Clínica Hospital de Cruces)
El efecto de muchas intervenciones se evalúa a partir de diseños no aleatorizados en los que siempre es necesario tener en cuenta la existencia de sesgos de selección. Entre los métodos de control estadístico propuestos, ha ganado gran popularidad el conjunto de técnicas derivadas del Propensity Score (PS), que es la probabilidad condicionada de recibir un tratamiento en función de una serie de factores ó covariables. Para un PS fijado, se pretende conseguir que las diferentes características individuales estén homogéneamente distribuidas entre tratados y no tratados, de forma que se reconstruya un hipotético mecanismo aleatorio de asignación del tratamiento.
Después de crear el PS, se divide en bloques y se debe comprobar que es un score de balanceo, es decir, que el PS sigue una distribución similar en todos los bloques y que las diferentes variables están balanceadas para tratados y no tratados en cada uno de los bloques.
Una de las principales aplicaciones del PS es el matching, es decir, seleccionar para cada persona tratada, la persona no tratada más similar. Esto exige comprobar que, tras el matching, todas las variables están balanceadas.
R tiene diferentes librerías con comandos para poder calcular el PS y realizar el matching, así como para obtener gráficos en los que se ilustra de una manera clara y sencilla si se cumple o no el balanceo tanto en el propio PS como en las diferentes variables.
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