EZRでの逆確率重み付け(IPTW, IPW: inverse probability of treatment weighting)法を用いた統計分析についてご教示ください。 とある癌の一次治療後の再発リスクが高い集団を600例ほど集めて,追加治療を行った群と行わなかった群とでOS, DSS, PFSなどについて検討しました。ひとまずpropensity score matchingでbefore matchingおよびafter matchingについて検討し,これはこれで興味深い結果を得ました(減少するのは当然ですがPSマッチング後は解析対象となる症例は200例ほどになってしまいました)。ここではKaplan-Meier法(Log-rank検定)およびCox比例ハザード回帰モデル(あるいは層別化比例ハザードモデル)を用いました。 しかし協力施設から「マッチングによる症例数の減少が気になりreviewerにも突っ込まれるのではないかと心配です,IPTWで検討してみるのはどうでしょう?」とのコメントを頂きました。 書籍で調べながらIPTWのための重み付け係数を算出して「スクリプトでのデータセットの更新をアクティブデータセットに反映させる」を経て,Cox比例ハザード回帰の回帰式の末尾に ''(回帰式~), weights = weight.ATE.GLM.1'' を追加してハザード比を求めることができました。 ここからが解らないのですが,IPTWで使用する重み付けされた分析対象の集団(実際の例数である600例よりも増加しているはず)を使ってのLog-rank検定やKaplan-Meier曲線の求め方はどのようにすればできるのでしょうか。 KM曲線のFigureがないと視覚的にも納得させづらいですし,ここがクリアできなければPSマッチングで少ない例数の方がマシにみえてしまいます。 IPTWのサンプル背景を反映したり,サンプル背景の要約をみたりすることも出来たらこの方法を是非とも採用したいと思っています。どなたかご存じの方がおりましたら御教示頂けますよう何卒よろしくお願い申し上げます。
大学数学