3つの治療グループの傾向スコアマッチングに最適なキャリパー幅：モンテカルロ研究

傾向スコアマッチングは、非ランダム化および観察研究のバイアスを減らす方法です。傾向スコアマッチングは、複数の治療グループへの適用に影響を与えるいくつかの重要な問題、マッチング距離、ベースライン変数のバランスの評価、最適なキャリパーの選択など、複数の治療グループではなく2つの治療グループに主に適用されます。幅。この研究の主な目的は、異なるキャリパーを使用して傾向スコアマッチング方法を比較し、3つの治療グループで使用する最適なキャリパー幅を選択することでした。著者は、0.1の増分で、傾向スコアのロジットのプールされた標準偏差の0.1から0.8のキャリパー幅を使用しました。ベースライン変数のバランスは、標準化された差によって評価されました。異なる傾向スコアが一致したサンプルのグループ間の推定値のマッチング比、相対バイアス、および平均四角誤差（MSE）も報告されました。モンテカルロシミュレーションの結果は、傾向スコアのロジットのプールされた標準偏差0.2のキャリパー幅0.2を使用して一致すると、治療効果の推定において優れた性能が得られることを示しています。この研究は、3つの治療グループの傾向スコアマッチングの適用のための実用的なソリューションを提供します。

Propensity score matching is a method to reduce bias in non-randomized and observational studies. Propensity score matching is mainly applied to two treatment groups rather than multiple treatment groups, because some key issues affecting its application to multiple treatment groups remain unsolved, such as the matching distance, the assessment of balance in baseline variables, and the choice of optimal caliper width. The primary objective of this study was to compare propensity score matching methods using different calipers and to choose the optimal caliper width for use with three treatment groups. The authors used caliper widths from 0.1 to 0.8 of the pooled standard deviation of the logit of the propensity score, in increments of 0.1. The balance in baseline variables was assessed by standardized difference. The matching ratio, relative bias, and mean squared error (MSE) of the estimate between groups in different propensity score-matched samples were also reported. The results of Monte Carlo simulations indicate that matching using a caliper width of 0.2 of the pooled standard deviation of the logit of the propensity score affords superior performance in the estimation of treatment effects. This study provides practical solutions for the application of propensity score matching of three treatment groups.