倾向评分匹配与时变治疗

机器算法验证 状态 面板数据 倾向评分
2022-03-05 19:24:16

基本倾向得分匹配程序适用于横截面数据(即在某个时间点收集)。流行的psmatch2命令使用一个虚拟变量来指示观察结果属于治疗组还是对照组。

然而,在我的数据集中,这个指标函数是随时间变化的。数据如下:我识别个人并在 12 年内跟踪他们。在此期间的某个时间点,个体可能会接受治疗,因此他们“从对照组转移到治疗组”。请注意,这可能在每个人的任何时刻(原文如此!)发生。

除此之外,我的后续分析将取决于时间:从个体接受治疗的那一刻起,我想估计 ATT,但仅限于下一年(原文如此!)。因此,在治疗开始 1 年后,我不再关心接受治疗的个体。

psmatch2在这方面似乎非常严格。你认为如何做到这一点有任何可能性吗?也许还有匹配方法可以让我这样做。

PS:论坛中有一个类似的问题,但它并没有帮助我解决这个问题。

2个回答

也许以下论文与您的案例相关:Lu B. Propensity Score Matching with Time-Dependent Covariates。生物识别 2005;第 61 页,第 721–728 页

在本文考虑的情况下,受试者可以在观察期间的任何时间点开始治疗。暴露的个体仍有暴露风险的所有受试者tt

匹配是关于时间依赖性倾向得分,定义为根据Cox 比例风险模型计算的 其中是治疗状态的潜在时变预测因子的向量。在每个风险集中,匹配实际上是根据度量 t

h(t)=h0(t)exp(βx(t))
x(t)
d(xi(t),xj(t))=(β^xi(t)β^xj(t))2.

Stata 13 有一个多值治疗效果估计器可以将您的问题重新定义为多值治疗之一,其中治疗按时间索引(在第 1 年处理,在第 2 年处理,...,在第 12 年处理)而不是二进制。结果将在治疗后的一年内测量。