应用倾向性评分该如何写论文？
随着真实世界临床研究概念的深入人心，越来越多的观察性研究受到临床研究者的青睐。但是，大家都知道，观察性研究有个迈不过的“坎儿”，就是混杂偏倚。即使研究设计再科学，研究实施得再严谨，研究对象依从性再好，也几乎无法回避混杂偏倚的问题。
因此，为了解决可能起混杂作用的因素在不同研究组间分布不一致的问题，除了传统的限制、匹配、分层分析和多因素分析外，我们还会通过倾向性评分（propensity score，PS）分析来处理这些混杂因素基线组间分布不均衡的问题。由于临床研究的复杂性，已知可能的混杂或者需要调整的协变量数量较多时，传统匹配、分层分析等方法的效率比较低，而PS的效率则比较高。因此越来越多的研究者选择通过PS来处理组间基线不均衡的问题。但是随着应用PS的研究论文越来越多，我们会发现作者对PS的报告常常不够明确、清晰，以致影响了读者对研究结果的质量进行评价，更不要说基于研究结果指导临床实践。因此，规范PS论文的报告非常必要。今天小编来分享一下PS论文的报告规范，希望对要应用PS的各位小伙伴有帮助。
来自港大、Duck大学、斯坦福大学的几位研究者总结了肿瘤领域应用PS分析已发表的论文，基于STROBE声明，提出了以下采用PS分析时应遵循的报告规范。小编试图将主要的内容翻译如下，其中的编号并不连续，对应的是STROBE声明中的序号。
这个指南基本上把倾向性评分分析相关应说明和阐述的内容都一一覆盖到了。小伙伴们看了有没有觉得如果应用了PS的论文都把事情说的这么清楚，那么研究结果是否科学可靠就比较容易评估了？同时强烈建议大家在应用了PS方法后也在论文中如表中所说把整体的研究方法和过程阐述清楚，把研究结果呈现完整，并对结果做出合理的解释和推论。
最后附上参考文献，有对PS特别感兴趣的小伙伴可以把这篇原文找来看看，学习学习。
参考文献：Yao XI, Wang X, SpeicherPJ, Hwang ES, Cheng P, Harpole DH, Berry MF, Schrag D, Pang HH.Reportingand Guidelines in Propensity Score Analysis: A Systematic Review of Cancer andCancer Surgical Studies.J Natl Cancer Inst. 07 Aug ;09(8).doi: 0.093/jnci/djw33.
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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwOTYyMDY3OQ==&mid=2650404183&idx=2&sn=9f6f270606186cd37e608228acf16c6d&chksm=835188ffb42601e95b2af080e777d2fbb194905c4980de4ed631cb20e53277e1eea245efef2c&token=344768165&lang=zh_CN#rd
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