文章目录

1 时依性变量

1.1 中介效应

1.2 变量来源

1.3 变量影响

2 时依性变量处理方法

2.1 Cox及其拓展模型

    2.1.1 分层Cox回归

    2.1.2 时依系数法

    2.1.3 分段模型法

        2.1.3.1 阶跃型

        2.1.3.2 连续型

2.2 边际结构模型与逆概率加权的倾向评分

    2.2.1 MSMs选择

    2.2.2 基于倾向性评分的逆概率加权

    2.2.3 参数估计

2.3 结构嵌套的加速失效时间模型

2.4 序列条件平均模型

3 小结

文章摘要:基于纵向数据的因果推断，进而评价药物安全性与有效性是药物流行病学的重要工作之一。但在现实研究中由于存在不同程度的混杂，无法直接计算药物效应值。混杂中时依性混杂最为常见，却难以通过常规方式消除影响。除了混杂因素，在一些试验中暴露因素同样具有时依性。本文基于领域相关研究，试图对时依性变量的种类进行辨析，简要介绍含时依系数的Cox回归、边缘结构模型、结构嵌套的加速失效时间模型以及序列条件平均模型基本思想与计算方法，总结4种方法的优缺点与应用方向，以期为科研人员在分析中对时依性变量控制有所借鉴与启示。

文章关键词:

论文作者:梁际洲 郭晓晶 许金芳 陈晨鑫 韦连慧 陈枭 郑轶 迟立杰 叶小飞 贺佳 

论文DOI:10.19960/j.cnki.issn1005-0698.2022.03.009

论文分类号:R181.35

上一篇：预防医学与卫生学论文_缺失数据处理在药物流行
下一篇：没有了