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目的：高次元傾向スコア（HDP）は、測定された交絡因子を調整できますが、未測定の交絡因子をどの程度調整できるかは不明のままです。私たちの目標は、HDPSメソッドがHDPSアルゴリズムに隠された交絡因子を調整できるかどうかを特定することでした。 方法：HDPSアルゴリズムを使用して、2つのHDPを推定しました。最初のバージョン（HDPS-1）は、6つのデータディメンションで提供されるデータを使用して推定され、2番目のバージョン（HDPS-2）は、6つのデータディメンションのうち2つのみから提供されるデータを使用して推定されました。2つの一致したサブコホートは、高用量スタチンで開始された1人の患者を、HDPS-1（一致したHDPSフル情報サブコホート）またはHDPS-2（一致したHDPSに基づいて低用量スタチンで開始された1人の患者に合わせて作成されました。Hidden Info Sub-Cohort）。両方のHDPのパフォーマンスは、18の特性に関する絶対標準化差分（ASDD）によって比較されました（18の特性のうち7つのデータは、HDPS-2を推定する際にHDPSアルゴリズムに隠されました）。 結果：18の特性のうち8つが、比類のないコホート内では不均衡であることが示されました。いずれかのHDPで一致すると、18の特性すべてで適切なバランス（つまり、ASDD <0.1）が達成されました。 結論：我々の結果は、HDPSメソッドが、HDPSメソッドが少なくとも一部の未測定の交絡因子を調整できるという主張をサポートする隠された交絡因子を調整できることを示しています。
目的：高次元傾向スコア（HDP）は、測定された交絡因子を調整できますが、未測定の交絡因子をどの程度調整できるかは不明のままです。私たちの目標は、HDPSメソッドがHDPSアルゴリズムに隠された交絡因子を調整できるかどうかを特定することでした。 方法：HDPSアルゴリズムを使用して、2つのHDPを推定しました。最初のバージョン（HDPS-1）は、6つのデータディメンションで提供されるデータを使用して推定され、2番目のバージョン（HDPS-2）は、6つのデータディメンションのうち2つのみから提供されるデータを使用して推定されました。2つの一致したサブコホートは、高用量スタチンで開始された1人の患者を、HDPS-1（一致したHDPSフル情報サブコホート）またはHDPS-2（一致したHDPSに基づいて低用量スタチンで開始された1人の患者に合わせて作成されました。Hidden Info Sub-Cohort）。両方のHDPのパフォーマンスは、18の特性に関する絶対標準化差分（ASDD）によって比較されました（18の特性のうち7つのデータは、HDPS-2を推定する際にHDPSアルゴリズムに隠されました）。 結果：18の特性のうち8つが、比類のないコホート内では不均衡であることが示されました。いずれかのHDPで一致すると、18の特性すべてで適切なバランス（つまり、ASDD <0.1）が達成されました。 結論：我々の結果は、HDPSメソッドが、HDPSメソッドが少なくとも一部の未測定の交絡因子を調整できるという主張をサポートする隠された交絡因子を調整できることを示しています。
PURPOSE: High-dimensional propensity scores (hdPS) can adjust for measured confounders, but it remains unclear how well it can adjust for unmeasured confounders. Our goal was to identify if the hdPS method could adjust for confounders which were hidden to the hdPS algorithm. METHOD: The hdPS algorithm was used to estimate two hdPS; the first version (hdPS-1) was estimated using data provided by 6 data dimensions and the second version (hdPS-2) was estimated using data provided from only two of the 6 data dimensions. Two matched sub-cohorts were created by matching one patient initiated on a high-dose statin to one patient initiated on a low-dose statin based on either hdPS-1 (Matched hdPS Full Info Sub-Cohort) or hdPS-2 (Matched hdPS Hidden Info Sub-Cohort). Performances of both hdPS were compared by means of the absolute standardized differences (ASDD) regarding 18 characteristics (data on seven of the 18 characteristics were hidden to the hdPS algorithm when estimating the hdPS-2). RESULTS: Eight out of the 18 characteristics were shown to be unbalanced within the unmatched cohort. Matching on either hdPS achieved adequate balance (i.e., ASDD <0.1) on all 18 characteristics. CONCLUSION: Our results indicate that the hdPS method was able to adjust for hidden confounders supporting the claim that the hdPS method can adjust for at least some unmeasured confounders.
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