倾向性评分匹配的原理及文献解读
倾向性评分方法及其应用
倾向性评分方法及其应用倾向性评分作为一种对多个协变量进行调整的分析策略，在观察性疗效比较研究中的应用越来越广泛。
本文从基本原理、案例分析、软件实现等方面对该方法进行详细介绍，以期读者对倾向性评分方法有所了解，在科研工作中能正确应用，提高数据使用效率和统计分析水平。
一、为什么使用倾向性评分方法随机对照试验采用随机分配的方法，将合格研究对象分别分配到试验组和对照组，并接受相应的试验措施，在一致的条件下或环境中，同步地进行研究和观测试验效应。
RCT 被公认为是治疗性研究的最佳设计方案，能够得到干预措施在理想状态下所能达到的理论疗效，但并不适用于所有的临床研究和解决所有的临床问题，例如疾病预后的自然病史，干预措施在现实世界中的实际效果的评价等。
近年来，非随机对照的观察性疗效比较研究得到了前所未有的重视。
然而在此类研究中，由于缺乏随机化，混杂偏倚的控制尤为重要。
混杂因素又称外来因素，与干预因素和研究结局皆相关，但不是暴露-结局的因果关系通路上的中间变量，该因素的存在将歪曲（夸大或缩小）暴露因素和结局的真实关联。
非随机对照研究应密切关注潜在混杂因素，采用适当的设计和分析方法，尽可能地控制混杂效应，控制偏倚，使混杂因素的影响达到最小。
对于已知且已测量的混杂因素，除了传统的分层分析、配对分析、协方差分析和多因素分析，PS作为一种对多个协变量进行调整的分析策略，在观察性疗效比较研究中的应用越来越广泛。
二、PS的基本原理PS由Rosenbaum和Rubin于1983年首次提出。
它是多个协变量的一个函数，用于处理观察性研究中组间协变量分布不均衡的问题。
PS是根据已知协变量的取值（Xi）而计算的第i个个体分入观察组的条件概率：e(X)=P(G=1|X)这里G表示组别或干预因素，G=1表示该个体在观察组，G=0表示该个体在对照组；X为协变量向量X=（x1，x2，…，xm）。
假定个体i所在组别与协变量无关，即分组变量G与协变量X相互独立，若PS用传统的logistic回归或probit 回归方法计算，即以组别G为因变量，以所要控制的因素为自变量建立logistic模型：logit[P(G=1|X)]=α+β1x1+…+βmxm或probit模型：Φ-1(P(G=1|X))=α+β1x1+β2x2+...+βmxmΦ为正态累积概率函数。
倾向性评分匹配的原理及文献解读PPT课件
真实世界研究控制混杂方法
2006年美国流行病学杂志Am J Epidemiol总结了真实世界研究 控制混杂常用的五种方法，包括： 1. 多元回归模型调整混杂 2. 倾向性评分匹配（PSM）后构建回归模型 3. 回归模型调整倾向性评分（PS） 4. 回归模型+加权（IPTW）处理 5. 回归模型+加权（SMR）处理
倾向性评分匹配原理及文献解读
目录
CONTENTE
01 倾向性评分匹配的原理介绍
02 倾向性评分匹配的实例
03 倾向性评分匹配应用的注意事项
01 倾向性评分匹配的原理介绍
临床研究常见的类型
X是否人为分配？Assigned
exposure X?
No
Yes
观察性 Observational
实验性 Experimental
1.RCT研究简介 药物临床试验(GCP)采用的就是严格按照RCT研究研究也有其不可避免的缺陷： ①有些研究无法解决伦理问题。如吸烟和肺癌，就不能做RCT研究
②RCT研究是在理想条件下对特定人群的干预结局，并不能很好的外推到真实的临 床环境中，如：药物的RCT一般都会限制研究人群，年龄有限制，小孩不要，老人 不要，有基础疾病的不要，但在真实的临床环境中，如果遇到了这些人群，究竟用 不用这个药，用多少，有什么风险…,这些都不清楚。
3.倾向性评分匹配的原理介绍
混杂偏倚可能改变着研究结果的真实性，从而使观察性临床研究结果的实际运用价 值受到相应的限制。观察性临床研究中，是否有效控制偏倚成为其成功与否的关键，在 这种情况下，倾向性评分匹配就横空出世了。
20世纪80年代Rosenbaum和Rubin首次提出了了倾向性评分法这一概念。倾向性 评分法是运用倾向性评分值来综合所有的观察变量信息从而达到均衡变量、减少偏倚的 目的。
倾向得分匹配法的研究探索及应用
倾向得分匹配法的研究探索及应用倾向得分匹配法是一种广泛应用于社会科学和医学领域的研究方法，该方法通过匹配实验组和对照组的倾向得分，以减少选择偏误和混杂因素的影响，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
本文将探讨倾向得分匹配法的研究应用，并分析其实验设计和数据分析过程，以期为相关领域的研究提供借鉴和参考。
本文将围绕倾向得分匹配法展开，涉及的关键字包括：倾向得分、匹配法、实验设计、数据收集、数据分析等。
以下是这些关键字的定义：倾向得分：在倾向得分匹配法中，倾向得分是指对个体接受处理（如干预、治疗等）的概率进行评估的分数。
倾向得分通过综合考虑个体的各种特征和变量来计算，这些特征和变量可以包括个体的年龄、性别、教育程度、职业、健康状况等。
匹配法：匹配法是一种将研究对象配对或分组的方法，以减少混杂因素的影响，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
在倾向得分匹配法中，研究人员根据倾向得分将实验组和对照组进行匹配，以使两个组之间的特征和变量更加相似。
实验设计：实验设计是指一项研究的设计过程，包括实验的目的、假设、样本选择、变量确定、数据采集和分析方法等。
在倾向得分匹配法中，实验设计还包括如何计算倾向得分和进行匹配的方法。
数据收集：数据收集是指通过调查、观察、问卷等方式获取研究所需的数据。
在倾向得分匹配法中，数据收集需要考虑如何收集与倾向得分相关的数据，以及如何保证数据的准确性和完整性。
数据分析：数据分析是指对收集到的数据进行统计、计算、绘图等方式的处理和分析，以得出研究结果和结论。
在倾向得分匹配法中，数据分析需要运用倾向得分匹配法对数据进行处理和分析，以得出研究结果。
本文将分为以下几个部分展开探讨倾向得分匹配法的研究应用：倾向得分匹配法是一种广泛应用于社会科学和医学领域的研究方法，该方法通过匹配实验组和对照组的倾向得分，以减少选择偏误和混杂因素的影响，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
目前，倾向得分匹配法已经在众多领域得到了广泛的应用，如医学、社会科学、经济学等。
倾向性评分匹配的原理及文献解读
而知。研究者通过分析美国国家癌症数据库（NCDB）的数据，比较了射频消融（RFA）与立体
定向放疗（SBRT）的有效性，也许可以为临床非手术治疗HCC提供更多的依据。
实例介绍
数据来源：NCDB 研究假设：RFA vs SBRT 疗效比较研究； 结局指标：主要结局是：OS， 次要结局是：在特定HCC病人（高度肝硬化的病人）中RFA以及SBRT疗效比较问 题 研究设计：回顾性研究
分层分析，各个亚 组都没有显著性
结 论
该研究结果表明，对于未接受手术治疗的I期或II期肝癌患者，与 SBRT相比，RFA治疗患者可获得更高的生存率。 尽管我们的研究结果受到回顾性研究设计偏倚的限制，但我们认为， 在没有随机临床试验的情况下，应根据此研究结果建议局部不可切 除的HCC行局部消融治疗
总 结
倾向性评分匹配SCI论文的写作套路
各年发表的倾向性评分相关论文分布情况如下图所示：
3.倾向性评分匹配的原理介绍
倾向性评分匹配是倾向性评分法应用的一个方面，英文名为“Propensity score
matching, PSM”,就是指通过一定的统计学方法对实验组与对照组进行筛选，使筛选出 来的研究对象在临床特征（潜在的混杂因素）上具有可比性，此时，实验组与对照组的 结局存在差异，就可以完全归结果实验因素也就是暴露因素了。
结 果
表1 未匹配基线资料的描述与分析
结 果
A
匹配后 基线比 较结果
2.软件准备
结果
不同年份运用不同治疗方案的一个概述
结 果
其实是一个在构建PS匹配模型时候做的一个表，就是方程： Y（SBRT=1）=aX1+ bx2+ cX3+....e（残差） 的表格呈现 结果，X1,X2,X3对应的就是表格里各个变量（比如年龄，性 别等）。做这个表格目的就是想看接受SBRT的人群中变量 分布情况，还有一个目的是方便后面计算PS评分
倾向匹配得分 共同支撑假设
倾向匹配得分（Propensity Score Matching，简称PSM）和共同支撑假设（Common Support）是统计学中用于处理观察性研究或非随机实验的一种方法。
1. 倾向匹配得分：
倾向得分是根据一系列协变量预测处理条件发生的概率。
其主要目标是创建一个平衡的队列，其中处理组和对照组在所有相关协变量上具有相似的分布。
通过这种方法，我们可以减少处理组和对照组之间的系统性差异，从而使因果推断更加有效。
2. 共同支撑假设：
该假设指出，在匹配过程中，应该只使用那些在处理组和对照组中都有相似分布的协变量。
这样可以确保匹配的队列不仅在处理条件上相似，而且在其他重要的协变量上也相似。
如果共同支撑假设得到满足，那么匹配的精度和稳定性都会得到提高，从而使估计的偏倚更小。
综上所述，倾向匹配得分是一种用于预测处理条件发生概率的方法，而共同支撑假设则强调了匹配过程中应考虑的协变量的范围和限制。
这两者是相辅相成的，共同确保了匹配队列的有效性和稳定性。
倾向评分匹配法
倾向评分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用的非实验研究方法，用于解决因果推断问题。
它通过将参与某个处理（例如接受某项政策、干预或治疗）的个体与没有参与该处理的个体进行匹配，以消除因群体选择偏差带来的潜在混杂变量的影响。
PSM的基本步骤如下：
1. 确定研究问题和处理变量：明确需要进行因果分析的研究问题，并确定影响因变量的处理变量。
2. 构建倾向评分模型：利用回归分析等方法，建立一个预测参与处理的倾向评分模型，该模型能够根据个体的特征预测其选择处理的概率。
3. 匹配样本：根据个体的倾向评分，将参与处理的个体与未参与处理的个体进行配对匹配，使得两组个体在处理前的特征上尽可能相似。
4. 检验平衡性：检验匹配后的样本是否在处理前的特征上达到平衡状态，以确保匹配的有效性。
5. 进行因果推断：比较处理组和对照组在因变量上的差异，以得出因果效应的估计结果。
6. 敏感性分析：进行敏感性分析，检验倾向评分模型的稳健性，并评估结果对潜在假设的依赖程度。
PSM方法在通过实验研究来解决问题存在困难或不可行的情况下，为研究人员提供了一种处理群体选择偏差的有效工具。
然而，PSM也有
一些限制，如依赖于建模假设、匹配质量和结果的解释等方面存在一定挑战。
因此，在应用PSM时需要谨慎选择合适的方法和适用范围，并结合其他方法进行结果验证和分析。
关于倾向评分配比法
关于倾向评分配比法【关键词】倾向评分配比法配比(matching)，或称匹配，是指选择某些特征上与处理组一致的对照，排除这些因素的混杂作用，从而凸显出研究因素的效应。
配比是控制混杂偏倚的常用方法。
配比又分为频数配比和个体配比。
频数配比(frequency matching)又称为成组配比，是指在选择对照时要求对照组某些重要混杂因素的分布与处理组总体一致。
比如研究某处理在人群中的效应时，如果处理组男性占30 %，则选择对照组时，男性也要占30 %。
个体配比(inpidual matching)是以个体为单位进行的匹配，即处理组的每一个个体与对照组1个或几个个体在某些特征(配比变量)相同。
如果1个处理组个体对应1个对照，则为1∶1配比，又称配对，这是个体配比研究最常见的形式。
如果1个处理对象配2个或2个以上对照，这为1∶m配比，如1∶2，1∶3。
一、倾向评分配比的概念倾向评分配比(propensity score matching)就是利用倾向评分值从对照组中为处理组每个个体寻找1个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照，最终两组的混杂变量也趋于均衡可比，属于一种个体配比的方法。
与传统的个体配比方法相比，倾向评分配比的优势是同时匹配许多混杂因素时不增加匹配的难度和效果。
传统的分层匹配的方法要根据每个变量取值分层后进行匹配，如果需要平衡的变量个数或水平较多，则分层数成倍增加，往往难以实现。
马氏配比是通过计算两个观察对象的马氏距离进行配比，随着配比维数的增加，不但运算量大大增加，而且马氏距离均值也增加，使配比效果下降[1]。
而倾向评分配比将所有的协变量综合为一个尺度变量，因此协变量个数增加并不增加配比的难度[2，3]。
尽管倾向评分配比能够同时平衡较多的变量，但其永远只局限于已知的混杂变量，而许多未知的混杂变量可能仍然会对最终的结果产生影响。
因此，其组间均衡性不可能完全达到随机对照研究的均衡性。
二、倾向评分配比的原理目前利用倾向评分进行配比的具体方法较多，如：最邻配比法(nearest neighborhood matching)、与马氏矩阵配比法(Mahalanobis metric matching)、Radius配比法(Radius Matching)、Kernel配比法(Kernel Matching)和局部线性回归配比法(local linear regression matching)等[4]。
倾向性评分匹配的原理及文献解读
倾向性评分匹配的原理及文献解读倾向性评分匹配（Propensity Score Matching，PSM）是一种常用的数据分析方法，用于处理观察研究中的选择偏倚问题。
它的主要原理是通过建立一个倾向性评分模型，将具有相似倾向性评分的处理组和对照组进行匹配，来减少处理组和对照组之间的混杂因素。
在匹配完成后，可以使用匹配后的数据进行比较分析，从而获得更加准确的因果效应估计。
倾向性评分是对个体进行处理与否的概率进行预测的一种模型。
该模型基于观察到的个体的特征变量（confounding variables），通过回归分析或者机器学习等方法得到处理与否的倾向性评分。
常见的建模方法包括Logistic回归、Probit回归和Propensity Score Forest等。
模型建立好后，可以得到每个个体的倾向性评分，即个体进入处理组的概率。
在进行倾向性评分匹配时，首先需要选择一个适当的匹配算法来将处理组和对照组之间的个体进行配对。
常见的匹配算法包括最近邻匹配、卡尔曼匹配和基于距离的匹配法等。
这些算法都是根据个体的倾向性评分来寻找最接近的个体进行匹配。
匹配完成后，可以通过均衡性检验来验证匹配结果的有效性，主要包括倾向性评分比较、标准差比较和均衡性图形展示等。
倾向性评分匹配的主要优势在于可以在观察研究中解决选择偏倚问题，提供更为准确的因果效应估计。
通过匹配处理组和对照组，可以使得两组之间在观察到的个体特征上更加均衡，减少混杂因素对因果效应的干扰。
此外，倾向性评分匹配方法还具有较强的灵活性和可解释性，可以根据具体研究问题进行模型的设定和调整。
倾向性评分匹配方法已经在很多领域的研究中得到广泛应用。
例如，在医学研究中，可以用来评估一种新的治疗方法的效果；在教育研究中，可以用来评价一种新的教育政策的影响。
以下是一些与倾向性评分匹配方法相关的文献解读。
2. Stuart EA. Matching methods for causal inference: A review and a look forward. Stat Sci. 2024; 25(1):1-21.。
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倾向性评分匹配SCI论文的写作套路 各年发表的倾向性评分相关论文分布情况如下图所示：
3.倾向性评分匹配的原理介绍
倾向性评分匹配是倾向性评分法应用的一个方面，英文名为“Propensity score matching, PSM”,就是指通过一定的统计学方法对实验组与对照组进行筛选，使筛选出 来的研究对象在临床特征（潜在的混杂因素）上具有可比性，此时，实验组与对照组的 结局存在差异，就可以完全归结果实验因素也就是暴露因素了。
1.RCT研究简介 药物临床试验(GCP)采用的就是严格按照RCT研究标准进行的
1.RCT研究简介
RCT研究也有其不可避免的缺陷： ①有些研究无法解决伦理问题。如吸烟和肺癌，就不能做RCT研究
②RCT研究是在理想条件下对特定人群的干预结局，并不能很好的外推到真实的临 床环境中，如：药物的RCT一般都会限制研究人群，年龄有限制，小孩不要，老人 不要，有基础疾病的不要，但在真实的临床环境中，如果遇到了这些人群，究竟用 不用这个药，用多少，有什么风险…,这些都不清楚。
倾向性评分匹配原理及文献解读
目录
CONTENTE
01 倾向性评分匹配的原理介绍
02 倾向性评分匹配的实例
03 倾向性评分匹配应用的注意事项
01 倾向性评分匹配的原理介绍
临床研究常见的类型
X是否人为分配？Assigned
exposure X?
No
Yes
观察性 Observational
实验性 Experimental
真实世界研究控制混杂方法
2006年美国流行病学杂志Am J Epidemiol总结了真实世界研究 控制混杂常用的五种方法，包括： 1. 多元回归模型调整混杂 2. 倾向性评分匹配（PSM）后构建回归模型 3. 回归模型调整倾向性评分（PS） 4. 回归模型+加权（IPTW）处理 5. 回归模型+加权（SMR）处理
倾向性评分匹配SCI论文的写作套路
近年来，倾向性评分的应用越来越火爆，pubmed数据库在2010年专门为使用这 一类方法的论文指定了一个主题词。
"propensity score"[MeSH Terms] OR (propensity score matching[Title/Abstract]) OR (propensitymatched analysis[Title/Abstract]) OR (propensitymatched study[Title/Abstract]) OR (propensity score based analysis[Title/Abstract]) OR propensity score[Title/Abstract]
3.倾向性评分匹配的原理介绍
混杂偏倚可能改变着研究结果的真实性，从而使观察性临床研究结果的实际运用价 值受到相应的限制。观察性临床研究中，是否有效控制偏倚成为其成功与否的关键，在 这种情况下，倾向性评分匹配就横空出世了。
20世纪80年代Rosenbaum和Rubin首次提出了了倾向性评分法这一概念。倾向性 评分法是运用倾向性评分值来综合所有的观察变量信息从而达到均衡变量、减少偏倚的 目的。
射频消融 vs 立体定向，谁才是非手术治疗局限性肝癌的最佳治疗方案？
实例背景介绍
原发性肝癌是全球范围内第五大最常见的恶性肿瘤，并高居全球恶性肿瘤死因第二位，其中 90%以上为肝细胞癌（HCC）。外科手术是目前早期HCC患者最有效的治疗手段，但遗憾的是， 由于HCC起病隐匿，进展迅速，大多数患者无法进行手术治疗。局部消融治疗，包括射频消融 （RFA）和立体定向放射治疗（SBRT）等，已成为治疗这些患者的重要方法。
③RCT研究对试验条件要求高，投入也大，一般的小医院很难开展高质量、大样本 的RCT。
2.观察性研究简介
2.观察性研究
但相对于RCT研究，观察性的研究就比较“尴尬”了，因为没有随机分组，所以 实验组和对照组除了要研究的暴露因素X外，两组基线特征还存在很多差异（也就是 混杂因素），因此，两组结局事件的发生就不一定完全由暴露因素X所引起的。
3.实例操作 图3
A是未配对人群中做的KM曲线图，很明显RFA生存更好。B是在PSM配对人群中做的，同样 的结果，可以作为比较证明结果稳定性（敏感性分析）
结果解读
结果
C是IPTW下做的图，也是同样的结果，所以进一步证明结果 的稳定性（说明样本量即使损失也可以得出相似的结论）
结果解读
分层分析，各个亚 组都没有显著性
（2）PS加权 逆处理概率加权法IPTW
计算出PS后，每个对象的总生存时间* 权重，然后进行多因素回归分析。
倾向性评分加权法
倾向性评分加权法的原理与传统的标准化法的原理类似。标准化法的基本思想是制定一个统一的“标准人 口”，按照“标准人口”中混杂因素构成的权重来调整两组观察效应的平均水平，从而消除两组之间由于内部混 杂因素分布不同对效应值的影响。
统计方法
1、基线资料比较 分类变量使用卡方检验、或Fisher精确检验，连续变量或等级变量使用Wilcoxon秩和检验
2、倾向性分析 （1）计算倾向性评分PS
构建了接受SBRT倾向评分模型 采用逐步回归法的多变量Logistic回归，具体做法是：将单因素分析中p<0.2作为初步纳入（结合临床等因 素判断）以及p<0.1必须纳入这两个标准多因素模型来计算PS评分。计算出每个人接受SBRT的可能性。 匹配算法：卡尺内最近邻匹配，匹配比例1:2,卡钳值设置0.05，时间14天。
倾向性评分加权法在计算得出倾向性评分的基础上，利用标准化法的原理，通过倾向性评分值赋予每个研究对 象一个相应的权重进行加权，使得各组中倾向性评分分布一致，从而达到消除混杂因素影响的目的。
结果
表1 未匹配基线资料的描述与分析
结果
2.软件准备
A
匹配后 基线比 较结果
结果
不同年份运用不同治疗方案的一个概述
分到实验组的概率，设置卡钳值（最优卡钳值为0.02, 0.03或倾向性评分值经logit转换后标准差的20%），按照 得分大小进行匹配 ➢ 如果不同组别间研究结局的差异有统计学，则可以归因于研究因素的影响 ➢ 主要用途：使用已知的多个协变量凝练出一个综合评分，以校正组间基线资料的不均衡可比
倾向性评分步骤
卡钳匹配
• 卡钳匹配是指在最邻 近匹配的基础上，设 定一个卡钳值，只有 当不同组间个体的倾 向性评分值之差小于 或等于卡钳值时才允 许匹配
马氏距离匹配
• 马氏距离匹配是通过 矩阵计算不同组间个 体马氏距离，利用马 氏距离进行匹配的一 种匹配方法
实例介绍
在非手术治疗的患者中针对局部肝细胞肝癌行射频消融对 比立体定向放疗:(美国)全国癌症数据库分析
注意事项
2018
谢谢大家
结果
结论
该研究结果表明，对于未接受手术治疗的I期或II期肝癌患者，与 SBRT相比，RFA治疗患者可获得更高的生存率。 尽管我们的研究结果受到回顾性研究设计偏倚的限制，但我们认为， 在没有随机临床试验的情况下，应根据此研究结果建议局部不可切 除的HCC行局部消融治疗
总结
注意事项
1：实验组与对照组人数相差甚远（＞4:1） 2：两组变量差异太大，可比性差，如基线不齐，或混杂因素多 3：变量过多，样本量偏少
PSM
倾向性评分匹配定义
➢ 通过一定的统计学方法对实验室组和对照组进行筛选，使筛选出的研究对象在某些重要临床特征上具有可比性
C
倾向性评分匹配的步骤
➢ 一般是通过某种统计学模型求得每个观测的对个协变量的综合倾向性得分，再按照倾向性得分是否接近进行匹配 ➢ 常用的统计模型一般是以分组变量为因变量，其他可能影响结果的混杂因素为协变量构建Logistic回归模型 ➢ 计算每个观测的倾向性得分，根据拟合的回归模型计算每个个体的倾向指数，指数范围为0-1之间，反映个体被
上市后药物扩大适应症的研究 属于药品补充注册的一种，需要研 究者进行药物临床研究, 再上报国家 食品药品监督管理局，审批通过后 才允许在说明书上面增加新适应症。
2.观察性研究简介
时下“真实世界研究”,其实也就是观察性的临床研究，相对于RCT研究，观察性 临床研究的研究对象所具有的各种特征是客观存在的，研究者不能对其进行干预，其 研究结果更接近实际情况，同时因其较宽的纳入排除标准，使其研究结果更具外推性， 实用性更好。
1.实例介N=绍119933
N=3684
N=3980 N=296
检索 策略
纳入 标准
排除 标准
关键词：
肝细胞癌（HCC）
时间： 2004-2013
1、疾病分期
stage I (T1N0M0) or stage II (T2N0M0)
2、治疗方案
射频消融（RFA） 或立体定向放射治 疗（SBRT）
1、 接受肺叶切除术 的患者， 择期行肺叶切除 术、肝切除术或 肝移植术 2、 接受过任何形式 的化疗（佐剂或 新辅助）或 化疗信息未知
然而，由于缺乏用于指导HCC最佳局部消融治疗的数据，究竟哪种方式疗效更佳，我们不得 而知。研究者通过分析美国国家癌症数据库（NCDB）的数据，比较了射频消融（RFA）与立体 定向放疗（SBRT）的有效性，也许可以为临床非手术治疗HCC提供更多的依据。
实例介绍
数据来源：NCDB 研究假设：RFA vs SBRT 疗效比较研究； 结局指标：主要结局是：OS， 次要结局是：在特定HCC病人（高度肝硬化的病人）中RFA以及SBRT疗效比较问题 研究设计：回顾性研究
结果
表2
其实是一个在构建PS匹配模型时候做的一个表，就是方程： Y（SBRT=1）=aX1+ bx2+ cX3+....e（残差） 的表格呈现 结果，X1,X2,X3对应的就是表格里各个变量（比如年龄，性 别等）。做这个表格目的就是想看接受SBRT的人群中变量 分布情况，还有一个目的是方便后面计算PS评分