【摘 要】
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目的:本研究旨在通过模拟在不同样本量情况下,构建不同变量组合下的GPS模型,针对连续性暴露因素,探索GPS-OLS,GPS-Boosting以及CBGPS法对估计因果效应的影响,以及在哪种变量组合场景下GPS估计法估计暴露效应最佳。另外本研究将GPS估计法应用在营养流行病学领域,通过三种GPS估计法均衡混杂效应后,探索肉类食物摄入量与高血压之间的因果关联。方法:本研究通过蒙特卡洛模拟,分别生成大样
【基金项目】
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连续型处理变量与高维混杂并存时的倾向性评分建模方法及应用,国家自然科学基金,2021-2024年,57万元,在研；
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目的:本研究旨在通过模拟在不同样本量情况下,构建不同变量组合下的GPS模型,针对连续性暴露因素,探索GPS-OLS,GPS-Boosting以及CBGPS法对估计因果效应的影响,以及在哪种变量组合场景下GPS估计法估计暴露效应最佳。另外本研究将GPS估计法应用在营养流行病学领域,通过三种GPS估计法均衡混杂效应后,探索肉类食物摄入量与高血压之间的因果关联。方法:本研究通过蒙特卡洛模拟,分别生成大样本（N=2500）与小样本（N=500）两种情况,模拟在7种不同变量组合下构建的暴露因素模型,通过GPS-OLS、GPS-Boosting以及CBGPS法分别估计GPS,根据逆概率加权法构造权重,依据各协变量与暴露因素相关系数变化情况来判定三种GPS估计法均衡混杂效应的能力,通过比较偏倚程度、均方误差以及方差判定对暴露效应估计的影响。实例应用以2017年山西省营养调查人群作为研究对象,应用GPS-OLS、GPS-Boosting以及CBGPS法均衡混杂因素,比较三种方法均衡混杂效应性能,并基于边际结构模型,通过加权回归估计,探索肉类食物摄入量与高血压的因果关联。结果:模拟结果显示,在构建不同变量组合的情况下,三种GPS估计法建立的模型中如果只包含与结局有关的变量,估计得到的暴露效应的偏倚、MSE和方差均比较小,此时估计因果效应最佳,且CBGPS法能明显降低暴露效应估计的方差、MSE以及偏倚程度,估计优于GPS-OLS法、GPS-Boosting法。在均衡混杂方面,相比GPS-OLS法、GPS-Boosting法,CBGPS法均衡能力最佳。实例研究中共纳入5649名研究对象,多因素分析结果显示,在调整人口学资料以及部分日常饮食等因素后,通过传统逐步回归估计肉类食物摄入量效应,日常饮食中肉类食物的摄入量与高血压之间的关联没有统计学意义（OR=1.0003,95%CI:-0.0006-0.0012）。分别应用三种方法加权后,通过CBGPS法均衡混杂效应,得到日常饮食中肉类食物摄入量的增加可能引起高血压患病的风险升高（OR=1.0002,95%CI:0.0001-0.0004）。另外,通过应用GPS-OLS法（OR=1.0005,95%CI:0.0002-0.0007）以及GPS-Boosting法（OR=1.0148,95%CI:0.0095-0.0198）均衡混杂效应后,饮食中肉类食物摄入量的增加可能增加高血压患病的风险。结论:建议应用广义倾向性评分模型时,可以优先选择与结局有关的变量建模,并推荐CBGPS估计法。本研究的实例分析发现在日常饮食中,肉类食物摄入量的增加可能引起高血压患病的风险升高。
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