Transparencia de los análisis de puntajes de propensión de alta dimensión: Guía para diagnósticos e informes

PROPÓSITO: El puntaje de propensión de alta dimensión (HDPS) es un procedimiento semiautomatizado para la identificación, priorización y ajuste de confusores en grandes bases de datos de salud que requiere que los investigadores especifiquen las dimensiones de los datos, la estrategia de priorización y los parámetros de ajuste. En la práctica, el informe de estas decisiones es inconsistente y esto puede socavar la transparencia y la reproducibilidad de los resultados obtenidos. Ilustramos herramientas de reporte, representaciones gráficas y análisis de sensibilidad para aumentar la transparencia y facilitar la evaluación de la robustez de los análisis que involucran HDPS. MÉTODOS: Usando un estudio del UK Clinical Practice Research Datalink que implementó HDPS, demostramos la aplicación de las recomendaciones propuestas. RESULTADOS: Identificamos siete consideraciones relacionadas con la implementación de HDPS, como la identificación de las dimensiones de los datos, el método para la priorización de códigos y el número de variables seleccionadas. Las herramientas gráficas de diagnóstico incluyen la evaluación del equilibrio de los principales confusores antes y después de ajustar por covariables seleccionadas empíricamente del HDPS y la identificación de covariables potencialmente influyentes. Los análisis de sensibilidad incluyen variar el número de covariables seleccionadas y evaluar el impacto de covariables que se comportan empíricamente como variables instrumentales. En nuestro ejemplo, los resultados fueron robustos tanto al número de covariables seleccionadas como a la inclusión de covariables potencialmente influyentes. Además, nuestros modelos de HDPS lograron un buen equilibrio en los principales confusores. CONCLUSIONES: El enfoque adaptativo a los datos de HDPS y los beneficios resultantes han llevado a su popularidad como método para el ajuste de confusores en estudios farmacoepidemiológicos. El informe de análisis de HDPS en la práctica puede mejorarse mediante las consideraciones y herramientas propuestas aquí para aumentar la transparencia y reproducibilidad de los resultados del estudio.