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ASPECTOS DEL USO DE LOS MÉTODOS DE EMPAREJAMIENTO DE PUNTAJE DE PROPENSIÓN EN NEUROCIRUGÍA

RESUMEN

Objetivos

Los estudios de observación y los datos de registro brindan a los investigadores amplias oportunidades para obtener respuestas a preguntas que los estudios clínicos aleatorizados no pueden responder por razones institucionales o éticas. Una de las herramientas más comunes para resolver este problema es el uso de los métodos de Propensity Score Matching (PSM, emparejamiento de puntaje de propensión). El objetivo de nuestro estudio fue comparar varios modelos y algoritmos para la selección de parámetros de PSM, utilizando los datos clínicos retrospectivos y comparar los resultados obtenidos con ese método con los de estudios prospectivos.

Métodos

Los resultados de dos estudios (prospectivo aleatorizado y retrospectivo) realizados en el Instituto de Investigación de Traumatología y Ortopedia de Novosibirsk se utilizaron para el análisis comparativo. Los estudios tuvieron como objetivo estudiar la eficacia y seguridad del tratamiento quirúrgico de las lesiones distróficas degenerativas en la columna lumbar. Comparamos los resultados usando los parámetros recomendados por el PSM, esto es, calibración (caliper) de 0,2 y 0,6 y los valores de calibración usados con frecuencia en estudios de la vida real (0,05, 0,1, 0,25, 0,5 y 0,8) con los obtenidos en un estudio prospectivo semejante.

Resultados

Después de eliminar el sesgo sistemático de selección, los resultados de estudios prospectivos aleatorizados y retrospectivos fueron cualitativamente comparables.

Conclusiones

Los resultados de este estudio proporcionan recomendaciones para el uso del PSM: al evaluar los puntajes de eficacia en estudios neuroquirúrgicos (con tamaño de muestra <150 pacientes), recomendamos la correspondencia del logit del puntaje de propensión con calibración de ancho de 0.6 de la desviación estándar del logit de puntaje de propensión. Nivel de evidencia V; Opinión del especialista.

Neurocirugia; Fusión Vertebral; Estenosis Espinal; Análisis Estadístico; Sesgo

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