propensity score

Dutch translation: propensity-score

GLOSSARY ENTRY (DERIVED FROM QUESTION BELOW)

English term or phrase:	propensity score
Dutch translation:	propensity-score
Entered by:	Barend van Zadelhoff

For term searches and specialty glossaries, please try the new GBK glossaries

00:56 May 30, 2020

English to Dutch translations [PRO]
COVID-19 - Medical - Medical (general)
Additional field(s): Biology (-tech,-chem,micro-), Medical (general), Journalism

English term or phrase: propensity score

Definition from National Center for Biotechnology Info.:
Rosenbaum and Rubin proposed the use of propensity scores as a method for allowing for confounding by indication. Propensity may be defined as an individual's probability of being treated with the intervention of interest given the complete set of all information about that individual. The propensity score provides a single metric that summarises all the information from explanatory variables such as disease severity and comorbity; it estimates the probability of a subject receiving the intervention of interest given his or her clinical status.

Example sentence(s):

Compared with a propensity score-matched cohort of 1090 cancer-free individuals with COVID-19 from the same health system, the participants with cancer and COVID-19 had higher case fatality rates across all age cohorts, with the between-group differences reaching statistical significance among patients aged 45–64 years and those older than 75 years (odds ratio [OR]=4.35 and 2.83, respectively). MedWire News
After inverse probability of treatment weighting was applied, 15 of the 19 covariates in the planned propensity score had weighted standardised differences below 10%; four covariates (confusion on admission, chronic kidney disease, chronic heart failure (New York Heart Association class III or IV), and liver cirrhosis (Child-Pugh class B or more)) exceeded the threshold (supplementary data 3). The BMJ
Neil Mehta, M.B.B.S., from the Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University, and colleagues examined the association between use of ACEIs/ARBs and the likelihood of testing positive for COVID-19 in a retrospective cohort study with overlap propensity score weighting. MedicalXPress

Glossary-building KudoZ

Question posted on behalf of translation team:

GBK medical and pharma specialists

This question is closed

propensity-score

Definition:
- Een ‘propensity score’ is de kans op een behandeling of blootstelling, gegeven gemeten confounders zoals leeftijd.
- Propensity-scoremethoden kunnen in observationeel onderzoek corrigeren voor gemeten confounders, maar niet voor ongemeten confounders.
- Groepen personen met dezelfde propensity-score zijn – gemiddeld genomen – vergelijkbaar ten aanzien van gemeten confounders.
- Correctie voor confounding met de propensity-score kan door stratificatie, door matching, door de propensity-score als co-variabele op te nemen in een multivariabel regressiemodel en door het wegen van de onderzoekspopulatie op basis van de propensity-score.
- Propensity-scoremethoden kunnen doorgaans voor meer confounders corrigeren dan andere methoden, vooral wanneer de onderzochte uitkomst weinig voorkomt.
Rapportages over propensity-scoremethoden dienen te vermelden voor welke confounders is gecorrigeerd en in welke mate deze confounders gebalanceerd waren tussen de onderzoeksgroepen na uitsplitsing op basis van de propensity-score.

Confounding is een belangrijk en veelvoorkomend probleem in observationeel, niet-gerandomiseerd onderzoek naar de effecten van geneesmiddelen of schadelijke blootstellingen.1 Met name in onderzoek naar de bedoelde – gunstige – effecten van geneesmiddelen is confounding een groot probleem, maar ook in onderzoek naar onbedoelde effecten – bijwerkingen – van geneesmiddelen komt confounding voor. Verschillende methoden zijn voorgesteld om te corrigeren voor confounding.2 Hier gaan we uitgebreider in op een van deze methoden, de ‘propensity score’-methode. Het afgelopen decennium is het aantal onderzoeken waarin gebruik wordt gemaakt van propensity-scores enorm toegenomen (figuur 1). Hoewel we ons in de rest van dit artikel richten op het gebruik van propensity-scoremethoden in onderzoek naar de effecten van een behandeling, is deze methode ook te gebruiken in etiologisch onderzoek naar de effecten van schadelijke blootstellingen.

Selected response from:

Barend van Zadelhoff
Netherlands

Grading comment

4 KudoZ points were awarded for this answer

Summary of translations provided

4 +2

propensity-score

Barend van Zadelhoff

Translations offered

2 hrs confidence:

peer agreement (net): +2

propensity-score

Definition from NTvG:
- Een ‘propensity score’ is de kans op een behandeling of blootstelling, gegeven gemeten confounders zoals leeftijd.
- Propensity-scoremethoden kunnen in observationeel onderzoek corrigeren voor gemeten confounders, maar niet voor ongemeten confounders.
- Groepen personen met dezelfde propensity-score zijn – gemiddeld genomen – vergelijkbaar ten aanzien van gemeten confounders.
- Correctie voor confounding met de propensity-score kan door stratificatie, door matching, door de propensity-score als co-variabele op te nemen in een multivariabel regressiemodel en door het wegen van de onderzoekspopulatie op basis van de propensity-score.
- Propensity-scoremethoden kunnen doorgaans voor meer confounders corrigeren dan andere methoden, vooral wanneer de onderzochte uitkomst weinig voorkomt.
Rapportages over propensity-scoremethoden dienen te vermelden voor welke confounders is gecorrigeerd en in welke mate deze confounders gebalanceerd waren tussen de onderzoeksgroepen na uitsplitsing op basis van de propensity-score.

Confounding is een belangrijk en veelvoorkomend probleem in observationeel, niet-gerandomiseerd onderzoek naar de effecten van geneesmiddelen of schadelijke blootstellingen.1 Met name in onderzoek naar de bedoelde – gunstige – effecten van geneesmiddelen is confounding een groot probleem, maar ook in onderzoek naar onbedoelde effecten – bijwerkingen – van geneesmiddelen komt confounding voor. Verschillende methoden zijn voorgesteld om te corrigeren voor confounding.2 Hier gaan we uitgebreider in op een van deze methoden, de ‘propensity score’-methode. Het afgelopen decennium is het aantal onderzoeken waarin gebruik wordt gemaakt van propensity-scores enorm toegenomen (figuur 1). Hoewel we ons in de rest van dit artikel richten op het gebruik van propensity-scoremethoden in onderzoek naar de effecten van een behandeling, is deze methode ook te gebruiken in etiologisch onderzoek naar de effecten van schadelijke blootstellingen.

Example sentence(s):

Propensity scores Bereken propensity score Voor elke unit/respondent de kans om in de treatmentgroep te komen Vastgesteld door logische regressie Je gebruikt alle achtergrondvariabelen als predictoren in regressie en de kans om in een behandeling groep te zitten is je propensity score Propensity scores vervangen de set van covariates: maakt het mogelijk om op meerdere variabelen tegelijk te matchen (dus het nadeel van minder DFE omzeilen) Technieken: Logistische regressie: covariates als predictoren en of je in de behandelgroep zit als uitkomst variabelen Je gebruikt de propensity score om bias te verminderen Je verwijdert uitschieters De anderen match je op propensity score Pairwise matching: voor elke respondent in de behandeling match je op basis van de propensity score met iemand van de controlegroep De verschillen tussen propensity scores van een stratum/koppel kunnen best veel verschillen (in tegenstelling tot stratifying) (Full) Optimal matching Stratifying: je maakt 5 lagen van respondenten met gelijke propensity score: van een groep/laag met lage propensity scores tot de hoogste, allemaal even groot ongeveer. Binnen een groep zijn de propensity scores gelijk maar tussen groepen verschillend. - worldsupporter
Propensity Score Matching Laten we vertrekken van de volgende vaststelling: een confounder die verbonden is met het resultaat van een behandeling is vaak ook bepalend voor het wel of niet krijgen van de behandeling. Zo zal de kans of de ‘propensity’ om een bepaalde behandeling te krijgen van een aantal confounders afhankelijk zijn. Voorbeeld uit de bespreking ‘Is er nog plaats voor bèta-blokkers in primaire en secundaire preventie van coronair hartlijden?’ (1) In een recente prospectieve observationele studie (2) wou men na 4 jaar het verband onderzoeken tussen het gebruik versus het niet gebruik van een bètablokker en het voorkomen van cardiovasculaire gebeurtenissen in 3 cohorten: patiënten met een voorgeschiedenis van myocardinfarct, patiënten met coronaire hartziekte zonder myocardinfarct in de voorgeschiedenis en patiënten met risicofactoren voor coronaire hartziekte. We weten dat hypertensie een risicofactor is om cardiovasculaire gebeurtenissen te ontwikkelen. Hypertensie is daarom een confounder die het resultaat van een beta-blokker zal vertekenen. Maar, het wel of niet krijgen van een beta-blokker zal ook afhankelijk zijn van het al dan niet hebben van hypertensie. Hetzelfde geldt voor andere confounders zoals leeftijd, hyperlipidemie,… Hoe kunnen we nu onze populatie voor deze confounders gaan matchen zonder te veel observaties te verliezen? Na de identificatie van confounders is het mogelijk om ze als voorspellende variabelen op te nemen in een multivariate logistische regressive-analyse met behandeling als afhankelijke variabele. Uit deze analyse volgt dan een score van 0 tot 1. Deze ‘propensity’ (vertaald: neiging tot..) score kunnen we dan zien als de kans om een bepaalde behandeling te krijgen, afhankelijk van variabelen die aanwezig zijn op het moment van de start van de behandeling. Met behulp van een computerprogramma kunnen we vervolgens de behandelde groep matchen met de niet-behandelde groep door een zo laag mogelijk absoluut verschil in propensity score tussen beide groepen toe te laten. Op deze manier bekomen we, met een zo klein mogelijk verlies van observaties, twee groepen die quasi evenveel kans hebben om een behandeling te krijgen en die dus minder verschillen voor een aantal confounders. - Minerva evidence-based medicine
Het onderzoeksprotocol gaf aan dat de analyse plaatsvond op aangepaste paren van huisartsen, maar vanwege de grote verscheidenheid in huisartskenmerken en de clusterrandomisatieprocedure pasten we huisartsen aan op basis van propensity-scores. Met propensity-scores corrigeerden we voor bias in behandelingstoewijzing met een grote reeks van waargenomen confounders en hun interacties. In dit geval bleek dat randomisatie niet volledig succesvol was geweest, misschien door het relatief kleine aantal praktijken. Vooral sommige patiëntkenmerken waren ongelijk verdeeld over de twee behandelingsgroepen. Alle tests corrigeerden we door propensity-scores als covariabele mee te nemen in de analyses van verschil en op verscheidene niveaus in de modellen. Aangezien we alle tests voor propensity corrigeerden, vermeldden we ook de aangepaste gemiddelden voor de primaire en secundaire uitkomsten. De gemiddelden van de nulmeting pasten we niet aan. De statistische analyses voerden we uit met SPSS (versie 12). - Huisarts & wetenschap

Barend van Zadelhoff
Netherlands
Local time: 05:44
Native speaker of:

Dutch
PRO pts in category: 547

Login or register (free and only takes a few minutes) to participate in this question.

You will also have access to many other tools and opportunities designed for those who have language-related jobs (or are passionate about them). Participation is free and the site has a strict confidentiality policy.

Return to KudoZ list

KudoZ™ translation help

The KudoZ network provides a framework for translators and others to assist each other with translations or explanations of terms and short phrases.

See also:

ProZ.com term search

Search millions of term translations

propensity score

Dutch translation: propensity-score

Translations offered

KudoZ™ translation help

Your current localization setting

Select a language

propensity score

Dutch translation: propensity-score

Translations offered

KudoZ™ translation help

You have native languages that can be verified

Your current localization setting

Select a language