Comparación de métodos estadísticos pareados vs no pareados de análisis al hacer inferencias sobre reducciones absolutas del riesgo en muestras emparejadas por puntuación de propensidad

El emparejamiento por puntuación de propensidad permite reducir los efectos del sesgo de selección de tratamiento o confusión al estimar los efectos de los tratamientos al utilizar datos observacionales. Algunos autores han sugerido que se pueden utilizar métodos de inferencia apropiados para muestras independientes para evaluar la significación estadística de los efectos del tratamiento al usar www.emparejamientos de puntuación de propensidad. De hecho, muchos autores en la literatura médica aplicada utilizan métodos para muestras independientes al hacer inferencias sobre los efectos del tratamiento utilizando muestras emparejadas por puntuación de propensidad. Los resultados dicotómicos son comunes en la investigación en salud. En este estudio, utilizamos simulaciones de Monte Carlo para examinar el efecto en las inferencias sobre las diferencias de riesgo (o reducciones absolutas del riesgo) cuando se utilizan métodos estadísticos para muestras independientes en comparación con cuando se utilizan métodos estadísticos para muestras emparejadas en muestras emparejadas por puntuación de propensidad. Encontramos que en comparación con el uso de métodos para muestras independientes, el uso de métodos para muestras emparejadas resultó en: (i) tasas de error tipo I empíricas que estaban más cerca de la tasa anunciada; (ii) tasas de cobertura empíricas de intervalos de confianza del 95 por ciento que estaban más cerca de la tasa anunciada; (iii) intervalos de confianza del 95 por ciento más estrechos; y (iv) errores estándar estimados que reflejaron más de cerca la variabilidad de muestreo de la diferencia de riesgo estimada. Las diferencias entre el rendimiento empírico y el anunciado de los métodos para muestras independientes fueron mayores cuando el proceso de selección de tratamiento fue más fuerte en comparación con cuando el proceso de selección de tratamiento fue más débil. Recomendamos utilizar métodos estadísticos para muestras emparejadas al utilizar muestras emparejadas por puntuación de propensidad para hacer inferencias sobre el efecto del tratamiento en la reducción de la probabilidad de que ocurra un evento.