ネガティブコントロールとバイアスプロットを使用して、機器変数と従来の回帰分析を比較する方法

観察薬物療法研究における測定されていない交絡を克服するための機器変数分析の使用に関心が高まっています。これは、インストゥルメンタル変数分析が従来の回帰分析よりも潜在的に偏りが少ないためです。ただし、機器の変数分析はそれほど正確ではなく、規制当局と臨床医は、従来の回帰分析と比較して、機器変数から矛盾する証拠を解釈することが難しいと感じています。この論文では、どのアプローチ（機器変数対従来の回帰分析）が最も偏りがないかを評価するための3つの手法について説明します。これらの手法は、ネガティブコントロールの結果、ネガティブコントロール集団、および共変量バランスのテストです。プライマリケアで規定されている喫煙禁止療法（varenicline）の効果の分析を使用して、これらの方法を説明します。

There is increasing interest in the use of instrumental variable analysis to overcome unmeasured confounding in observational pharmacoepidemiological studies. This is partly because instrumental variable analyses are potentially less biased than conventional regression analyses. However, instrumental variable analyses are less precise, and regulators and clinicians find it difficult to interpret conflicting evidence from instrumental variable compared with conventional regression analyses. In this paper, we describe three techniques to assess which approach (instrumental variable versus conventional regression analyses) is least biased. These techniques are negative control outcomes, negative control populations and tests of covariate balance. We illustrate these methods using an analysis of the effects of smoking cessation therapies (varenicline) prescribed in primary care.