基于目标群体汇总数据的可移植性分析方法TADA：一种同时校正删失偏倚和效应修饰因子分布差异的双重加权框架

本文创新性提出TADA（目标汇总数据调整）方法，通过结合逆概率删失加权（IPCW）与矩量法（MoM）构建双重权重，首次实现仅利用目标群体汇总数据（AgD）时对生存分析中协变量依赖型删失和效应修饰因子差异的同步校正。该方法在模拟研究中展现出对中等程度删失的良好控制能力，并成功应用于非小细胞肺癌（NSCLC）临床试验数据向真实世界人群的跨群体效应迁移，为有限数据场景下的因果推断提供了新工具。

　　

可移植性分析框架的创新突破

可移植性分析（Transportability Analysis）作为因果推断领域的重要方法，用于评估研究结果在不同群体间的外部有效性。传统方法需要源群体和目标群体的个体水平数据（IPD），而TADA方法突破性地利用目标群体的汇总数据（AgD），通过两阶段加权框架实现效应迁移。该方法的核心在于同时解决两个关键问题：源目标群体间效应修饰因子（Effect Modifiers）的分布差异，以及生存分析中常见的右删失（Right Censoring）偏倚。

方法学构建：双重权重机制

TADA采用模块化设计，第一阶段通过矩量法（Method of Moments, MoM）构建参与权重，将源群体的协变量矩与目标群体的汇总统计量对齐。具体而言，对于二分类变量X₁和X₂、连续变量X₃等基线特征，通过指数倾斜（Exponential Tilting）生成参与权重w^MoM，其数学形式为exp(γ+Xζ)。第二阶段采用时间依赖的逆概率删失加权（IPCW），通过Cox比例风险模型估计个体在每时间点t的删失概率，构建权重w^c(t)。最终权重为二者乘积w^final(t)=w^MoM×w^c(t)，在边际结构模型（MSM）中用于加权Cox回归。

模拟研究的启示

研究设计了10种不同参数组合的模拟场景，覆盖20%-50%的删失比例。结果显示在20%删失时，TADA能将偏差控制在0.04（95%CI: -0.256,0.449），较未校正组的0.114显著改善。值得注意的是，当治疗组间删失差异显著时（如对照组删失率30% vs 治疗组15%），TADA的优势更为突出。通过95%分位数截断策略可有效控制极端权重的影响，使覆盖率稳定在93%左右。但随着删失率升至50%，所有方法的性能均出现退化，印证了"中度删失"（30%以内）是TADA的最佳适用场景。

肺癌研究的实际应用

在 SQUIRE 临床试验（NCT00981058）与加拿大安大略省真实世界数据的案例中，TADA成功迁移了对照组的总生存期（OS）曲线。基线特征显示：试验人群平均年龄61.7岁（真实世界72岁），男性比例83.6%（真实世界65.1%）。经TADA调整后，中位OS从原始估计的9.856个月变为10.579个月（95%CI:8.608-12.485），更贴近老年人群的真实情况。值得注意的是，仅校正删失时曲线变化微弱，印证了早期删失事件较少时IPCW的有限影响。

方法论优势与拓展方向

TADA的创新性体现在三个方面：其一，采用乘积权重结构实现模块化调整；其二，仅需目标群体的均值、标准差等汇总统计；其三，不依赖比例风险假设，可兼容加速失效时间（AFT）等替代模型。未来研究可探索双重稳健（Doubly Robust）估计量增强鲁棒性，或结合机器学习改进权重估计。在精准医疗时代，这种方法为利用有限数据开展跨群体因果推断提供了标准化解决方案。

临床意义的深度解析

该研究解决了肿瘤疗效评估中的关键痛点：临床试验人群（如年轻男性居多）与真实世界患者存在系统性差异。通过 SQUIRE 案例可见，传统Kaplan-Meier估计可能低估老年患者生存获益达7.3%。TADA通过量化校正年龄、性别等效应修饰因子的影响，使生存曲线更符合目标群体特征，这对卫生技术评估（HTA）和医疗决策具有重要价值。研究特别指出，当目标群体存在异常值（如5%极端年龄）时，TADA仍能保持稳定性能，展现了临床应用的可靠性。

技术细节的突破性进展

在删失建模方面，TADA采用Breslow估计器计算基线累积风险函数H_c0(t)，通过时间依赖性协变量η_i(t)=β^T(A_i,X_i)捕捉治疗和协变量的联合效应。权重计算中创新性地采用中心化协变量X_i,CENTERED=X_i-X?，消除截距项γ的估计需求。模拟显示该方法在β_trt-X1=1.2、β_trt-X2=0.35等复杂交互作用下仍保持无偏性，为存在异质性治疗效应（HTE）的场景提供了解决方案。