O que é o propensity score e sua utilização (matching, IPW)?

A pontuação de propensão é a probabilidade de um objeto (por exemplo, um paciente ou utilizador) receber um determinado tratamento ou intervenção, considerando as covariáveis observadas (características). Na inferência causal, a pontuação de propensão é usada para equilibrar os grupos de comparação, a fim de reduzir o viés devido à confusão.

Principais aplicações:

• Matching (emparelhamento): objetos do grupo de tratamento são emparelhados com objetos do grupo de controlo com uma pontuação de propensão semelhante. Isto ajuda a criar grupos equilibrados para avaliar o efeito do tratamento.

• IPW (Ponderação por Probabilidade Inversa): a cada objeto é atribuído um peso inverso à probabilidade de receber o tratamento que recebeu. Isto permite ajustar o viés ao estimar o efeito médio do tratamento na população.

Exemplo: se um paciente tem uma pontuação de propensão de 0.7 (probabilidade de receber tratamento), e recebeu o tratamento, o seu peso será 1/0.7 ≈ 1.43; se não recebeu, será 1/0.3 ≈ 3.33.

Desta forma, a pontuação de propensão ajuda a imitar a randomização em dados observacionais, melhorando a qualidade das inferências causais.