匹配的Kaplan-Meier分析 — 匹配队列中的生存估计

匹配的Kaplan-Meier分析用于估计和比较已通过个体或倾向得分匹配进行预平衡的组中的生存函数。通过将Kaplan-Meier乘积限估计量应用于匹配队列或匹配对，研究者可以在控制可能扭曲观察数据中治疗或暴露比较的混杂因素的同时，可视化事件发生时间结局。在随机试验中，各组通过设计达到平衡，因此简单的Kaplan-Meier曲线可以按字面解释。在观察性研究中，接受一种治疗的患者可能与接受另一种治疗的患者在系统上存在差异——例如，年龄更大、病情更重或来自不同的临床环境。匹配通过将每个治疗个体与一个或多个在关键混杂因素上相似的对照进行配对来解决此问题，从而产生近似准实验平衡的队列。一旦匹配完成，标准Kaplan-Meier估计量将在每个组内应用，并对所得的生存曲线进行比较。其直观逻辑是：首先使各组具有可比性，然后让生存曲线说话。