第二军医大学卫生统计学教研室(200433)

张新佶　张天一　许金芳　叶小飞　钱　维　贺　佳△



随机森林倾向性评分方法及其在药品不良反应信号检测中的应用*

第二军医大学卫生统计学教研室(200433)

张新佶张天一许金芳叶小飞钱维贺佳△

【提要】目的探讨利用随机森林倾向性评分法控制混杂因素的基本思想和步骤，及其在药品不良反应信号检测中的应用。方法利用随机森林计算给定危险因素的条件下研究对象服用双膦酸盐的概率，而后分别通过倾向性评分1:1匹配，1:M匹配和回归调整法控制性别、年龄等混杂因素，分析服药双膦酸盐与骨折发生风险的关系，并与logistic回归倾向性评分法对应结果进行比较。结果随机森林倾向性评分法与logistic回归倾向性评分方法的结果是一致的。其中，倾向性评分1:1匹配样本量损失较大，且与1:M匹配和回归调整法的结果相差较大。结论随机森林倾向性评分法能有效控制药品不良反应信号检测过程中的混杂因素，可以与logistic回归倾向性评分法所得结果相互验证，提高结果的可靠性；但1∶1匹配可能不适用于药品自发呈报系统数据。

倾向性评分随机森林不良反应检测混杂因素

药品上市后不良反应信号监测主要依赖于药品自发呈报系统数据，由于药品上市流通后，无法像随机对照试验那样对观察对象进行随机分配，在分析过程中难免受到混杂因素的影响，导致药品不良反应分析结果的准确性面临挑战。

近年来，倾向性评分(propensity score,PS)作为一种新兴的控制观察性研究中混杂因素的方法，越来越受到研究者的重视[1-3]。……