貝葉斯工具變量方法在藥品安全性主動監測中的應用:一項數據模擬研究
摘要：目的建立適用于藥品不良反應主動監測數據特點的貝葉斯工具變量分析模型,控制潛在、未知的混雜因素對藥品-不良反應關聯推斷的影響,獲得更準確的藥品安全性信息。方法采用漢密爾頓蒙特卡洛方法進行數據模擬和參數估計,對傳統工具變量分析方法和貝葉斯工具變量方法在不同的參數設置情境下的結果進行比較和評價。結果在小樣本、弱工具變量、遺漏混雜因素強度強和處理因素與結局變量發生率低的情況下,貝葉斯工具變量分析得到估計量的絕對偏倚較小,置信區間寬度最窄,估計結果最穩定。結論當主動監測研究中收集的數據量較小,關注的處理和結局因素為二分類變量且發生率較低時,貝葉斯工具變量分析可較好的控制潛在、未知混雜因素的影響,且與傳統工具變量分析相比可提高處理效應估計的準確性和精確性。
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