傾向スコアマッチングとは？
たとえば、ある疾患Aに対し、手術を選ぶか、経過観察を選ぶか？で予後を比較するスタディにおいて、
交絡因子の影響を調整したい場合。
ひとつは、多変量解析を用いて調整する方法がある。
そしてもうひとつがこのpropensity score matchingを用いる方法である。
すなわち、
交絡因子と思われるもの（年齢、性別など）の有意差がなくなるように1:1でマッチングする。
マッチングのやり方は？
傾向スコアというものを用いる。
傾向スコアとは何か？
それは、合わせたい因子を説明変数として、手術を受ける確率を数値化し、
（すなわち、手術が選ばれる確率＝f(年齢、性別、人種、保険の有無、ステージ、など)
というような式を作る）
各症例についてその式にあてはめて、手術が選ばれる確率を算出したもの。
傾向スコア＝確率(0と1の間の値) だということがまず大事。
そして、その傾向スコアを定式化するためには、普通に考えたらロジスティック回帰分析を使ったらいいだろうと予想がつく。
傾向スコアが似たような症例を1:1でマッチさせ、
そのマッチングした群同士でカプランマイヤーの曲線を書いて解析を行えば良い。
（2024.1- A大学のタイトルでファイルした資料も参照のこと）
