倾向评分使用治疗后的变量，方法部分怎样纠正？

一项观察性治疗研究用倾向评分匹配两组，变量表却把“治疗后三个月的化验值”放进预测谁接受治疗的模型。这个变量可能已受治疗影响，不能作为治疗决定前的共同背景来平衡。投稿前应给每个候选协变量标注测量时间和数据来源，先明确治疗起点，再检查倾向评分是否只使用起点前能够观察到的资料。

先把时间线画到变量层级

在方法段写清研究的治疗决策时点、入组资格确认日和协变量观察窗口。每个变量列出原始记录日期、取值规则和是否可能在治疗后被改变。年龄、既往病史和决策前可用的检验可作为候选基线信息；用药后不良反应、复查值和住院天数通常属于后续过程或结果。名称叫“基线表”并不能使晚于治疗的数值自动变成基线。

找出进入模型的后处理变量

回看评分模型的代码、变量字典及缺失值处理，逐列标记“治疗前”“同日但顺序未明”“治疗后”。对于同日记录，需知道检验结果是否在决定治疗前已可用；若无法判断，应说明不确定性并做合理的敏感性检查。倾向评分的基本定义是基于观察到的治疗前特征估计接受治疗的概率。原始方法综述明确提示，可能受治疗改变的后基线变量不应直接放进常规倾向评分模型。

重新建模要同步更新全部结果

从模型中移出治疗后的变量后，重新估计倾向评分，再按原先可辩护的匹配或加权策略执行。报告保留下来的样本数、共同支持范围、各治疗前变量的平衡诊断，以及主要效应估计与区间。不能只改方法段一个变量名，继续沿用旧匹配后的基线表和旧结局结果。若后处理变量曾决定谁被成功匹配，它的影响已经进入分析样本，必须从最初的评分步骤重跑。

别把不同研究问题混成一个

研究者有时确实关心治疗后化验值是否解释治疗效果，或想估计随时间变化的治疗策略。这属于另外的因果问题，需要明确中介、动态治疗或时间变化混杂的设计与分析，不能把治疗后变量塞进基线倾向评分后仍称为原来的总效应比较。还应说明治疗前仍可能存在未测量混杂；时间顺序修正解决的是变量选择错误；未测量混杂等解释限制仍需另行说明。

例如病人1月1日开始治疗，1月5日的炎症指标被放进评分模型。先追查是否有1月1日前可用的同类指标及取值窗口；若无，不应把1月5日值改名为“基线炎症指标”。定稿时从原始数据抽查数名接受和未接受治疗者，核对每项协变量与各自治疗决策日的先后顺序。模型输入清单、匹配流程、平衡图和结果表应来自同一轮重算，并在修订记录中说明改变的原因。

参考信息：《倾向评分方法在观察性研究中减少混杂的入门》；《构建和评估倾向评分的方法》。