फार्मास्युटिका एनालिटिका एक्टा

अमूर्त

महामारी विज्ञान अध्ययनों में उपकरणीय चर विश्लेषण: आकलन विधियों का अवलोकन

उद्दीन एमजे, ग्रोनवॉल्ड आरएच, टोन डी बोअर, बेलिटसर एसवी, रोएस केसी और क्लुंगेल ओएच

अवलोकन संबंधी महामारी विज्ञान अध्ययनों में बिना मापे गए भ्रम को नियंत्रित करने के लिए इंस्ट्रूमेंटल वैरिएबल (IV) विश्लेषण एक आकर्षक तरीका लगता है । यहाँ, हम IV विश्लेषण के अनुमान विधियों का अवलोकन प्रदान करते हैं और उनके संभावित लाभ और सीमाओं को इंगित करते हैं। हमने पाया कि यदि जोखिम और परिणाम दोनों निरंतर हैं और एक रैखिक संबंध दिखाते हैं, तो दो-चरण कम से कम वर्ग पहली पसंद की विधि है। एक गैर-रैखिक संबंध के मामले में, दो-चरण अवशिष्ट समावेशन एक उपयुक्त विकल्प हो सकता है। बाइनरी परिणामों के साथ-साथ जोखिम और परिणाम के बीच गैर-रैखिक संबंधों वाली सेटिंग्स में, क्षणों की सामान्यीकृत विधि (GMM), संरचनात्मक माध्य मॉडल (SMM), और द्विचर प्रोबिट मॉडल अच्छा प्रदर्शन करते हैं, फिर भी GMM और SMM आम तौर पर अधिक मजबूत होते हैं। IV अनुमान की मानक त्रुटियों का अनुमान एक मजबूत या बूटस्ट्रैप विधि का उपयोग करके लगाया जा सकता है। जब IV मान्यताओं का उल्लंघन किया जाता है, तो सभी अनुमान विधियाँ पूर्वाग्रह से ग्रस्त होती हैं। शोधकर्ताओं को IV विश्लेषण के माध्यम से अनुमानित जोखिम प्रभावों की व्याख्या करते समय अनुमान विधियों की अंतर्निहित मान्यताओं के साथ-साथ IV की प्रमुख मान्यताओं के बारे में पता होना चाहिए।