子刊丨如何用倾向性得分方法发现健康数据中的隐秘关联？

NHANES作为一个全面的健康和营养调查数据库，包含了大量有价值的信息，已经成为公共卫生研究领域广泛使用的资源。然而，尽管NHANES数据库中的数据质量高、代表性强，但要在这个庞大的数据库中找到真正具有创新性和重要意义的课题并不容易。

在公共卫生研究中，校正数据以消除混合偏倚是一项重要任务。倾向评分法是常用的调整方法之一，可以有效控制干预组和对照组之间的混杂因素，从而更准确地评价研究假设。发表在JAMA子期刊上的一项研究使用了NHANES数据库，利用倾向评分法研究了美国阿片类药物的使用与全因死亡率之间的相关性。

2020年9月1日，一篇题为《1999-2015年美国使用或不使用阿片类药物的苯二氮卓类药物与全因死亡率的关联》的研究论文发表在JAMA NetOpen上(IF=13.37)。

这项研究使用美国营养与健康(NHANES)的数据来研究美国阿片类药物的使用与全因死亡率之间的相关性。结果表明，与使用SSRI(主动对照组)相比，单独使用苯二氮卓类药物或与阿片类药物联合使用与全因死亡率的显著增加有关。

来自:公共数据库和孟德尔随机化