時変処理による傾向スコアマッチング

基本的な傾向スコアマッチング手順は、断面データ（つまり、特定の時点で収集されたデータ）で機能します。一般的なpsmatch2コマンドは、観測値が処理グループまたはコントロールグループに属していることを示すダミー変数を使用します。

ただし、私のデータセットでは、このインジケーター関数は時変です。データは次のようになります。個人を特定し、12年間追跡します。この期間のある時点で、個人は治療を受ける可能性があるため、「コントロールから治療グループに移る」。これは、個人ごとにいつでも発生する可能性があることに注意してください（sic！）。

その上、その後の私の分析は時間に依存します：個人が治療されている瞬間から、次の年（シック！）についてのみATTを推定したいと思います。したがって、治療を開始してから1年後には、治療を受けた個人についてはもう気になりません。

psmatch2それに関しては非常に制限的なようです。それを行う方法について何か可能性がありますか？多分それを可能にするマッチング方法もあります。

PS：フォーラムには同様の質問が1つありますが、この問題の解決には役立ちませんでした。

多分次の論文はあなたのケースに関連しています：Lu B.時間依存の共変量との傾向スコアのマッチング。バイオメトリクス2005; 61、721–728。

論文で検討されている状況では、被験者は観察期間中の任意の時点で治療を開始できます。時間暴露される個体は、対応するリスクセットから、すなわち、時間tで暴露されるリスクがまだ残っているすべての対象から選択されたいくつかの対照と照合されます。$t$$t$

マッチングは、時間に露出になる危険性として定義される、時間依存性の傾向スコアに対してある Cox比例ハザードモデルから計算： H （T ）= H 0（T ）のexp （β ' X （T ）） ここでx （t ）は、治療状況の潜在的に時変の予測因子のベクトルです。各リスクセットでは、マッチングは実際にはメトリックd （x i（t ）、xに従って線形予測子スケールで実行されます $t$

Stata 13には、多価の治療効果推定器があります。問題を多値処理1としてリフレームすることが可能かもしれません。ここでは、処理はバイナリではなく、時間（1年目に処理され、2年目に処理されます...、12年目に処理されます）によってインデックス化されます。結果は治療後の年に測定されます。