3组患者倾向性评分匹配

倾向性评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。该方法旨在减少数据偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。

倾向性评分匹配的应用场景包括但不限于以下情况：
1. 基线资料不平衡的情况下，通过倾向性评分匹配可以使得两组患者的基线资料更加接近。
2. 开展病例对照研究时，当病阳性例数较少时，倾向性评分匹配可以提高研究的可靠性，特别适用于罕见病研究。
3. 将多个混杂因素变为一个变量，即倾向值，使得研究结果更具可比性。

在进行倾向性评分匹配时，可以根据需求设置匹配比例。通常情况下，对照组数量要多于干预组，可以设置为1:2的比例。如果对照组数量比干预组更多，也可以设置为1:n进行匹配，以减少样本信息的损失。然而，一般不会超过1:4的比例。

目前还没有专门用于3组患者的倾向性评分匹配的R包。但是，根据一些论文提供的方法，可以通过编程实现这种匹配方法。例如，可以使用R语言来实现3组倾向性评分匹配的算法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [首发，pm3包，一个用于多组（3组）倾向评分匹配的R包](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/129331528)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [R语言3组患者倾向性评分匹配（PSM）](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/124704425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [R语言倾向性评分：匹配](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/128565548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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