混杂因素是指与研究因素和研究疾病均有关，若在比较的人群组中分布不匀，可以歪曲（掩盖或夸大）因素与疾病之间真正联系的因素。2015年5月发表在《Drug Saf.》的一项美国研究表明，多重插补和倾向得分校正并没有对治疗效果评估值及其相应的可信区间具有有益的影响。

介绍：Premier Perspective医院付费数据库为住院患者药物使用的研究提供了一个非常好的数据源。但是，混杂因素的住院记录是有限的，并且结合现有的医疗索赔数据作为队列的子集能够使混杂因素的控制得到改善。我们调查了在子集中检测的混杂因素调整方法的合适性，包括全病例分析、缺失数据的多重插补、倾向得分（PS）校正。

方法：在实例研究中实施本调整方法，该实例研究的研究对象为Premier中于2004~2008年进行经皮冠状动脉介入治疗（PCI）并暴露于比卢伐定或肝素的成年患者。在住院前至少90天加入到联合健康集团的患者子集中，从医疗索赔中评估额外的混杂因素，包括并发症、先前用药、医保服务的使用频度。我们评估了每种方法的诊断，并且比较了各种方法的治疗对重复PCI、出血和住院死亡影响的估计值及其可信区间。

结果：基于医院的队列的210268名患者中，3240人（1.5%）链接到了医疗索赔。该子集比总的研究人群更年轻和健康。链接的子集对于3个感兴趣结局中的两个的全数据评估来说太小。多重插补和倾向得分校正并没有对治疗效果评估值及其相应的可信区间具有有益的影响。

结论：尽管24个变量具有超过98%的缺失，但是倾向得分校正和多重插补结合了医疗保险索赔中的混杂因素，而未大幅增加估计值的不确定性。需要进行额外的研究来确定这些方法的相对偏倚。

（选题审校：李潇潇 编辑：吴刚）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

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