具有聚类数据的观察性研究中的倾向评分方法：综述

倾向评分方法是在观察性研究中估计因果效应时减轻混杂偏倚的常用方法。当研究单位存在聚类时（例如，患者嵌套在医疗系统中），会出现额外的挑战，例如校正多个层面上未测量的混杂因素以及同一聚类内单位之间的相关性。虽然聚类观察数据广泛用于包括医学和医疗保健在内的许多领域的因果推断，但倾向评分方法在聚类环境中的扩展仍然是一个相对较新的研究领域。本文提出了一个框架，用于在研究单位嵌套在聚类中且非随机分配至治疗条件时，使用倾向评分估计因果效应。我们强调研究人员需要检查手头观察数据的聚类性质等特征，以指导他们选择因果被估量（causal estimands）和相应的倾向评分方法。