巢式病例对照研究（Nested Case-Control study，NCC）是常用的临床研究设计之一，又称队列内病例对照研究（case-controlstudy nested in a cohort），它是在传统的病例对照研究和队列研究基础上，将两者进行组合所形成的一种新的研究方法。

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巢式病例对照研究设计思路

1. 建立队列

在研究开始时，按照队列研究的方法进行设计，选择一定条件的人群作为研究队列，收集研究对象的基线资料，并留存生物学样本备用（如血清、组织等），然后开始进行随访。

2. 确定病例和对照

随访结束后，将新发的病例全部挑选出来，作为病例组。然后按照1:1或1:n的比例，以病例进入队列的时间、疾病出现的时间以及年龄、性别等信息作为匹配条件进行匹配，再从同一队列中随机抽取未发生疾病的研究对象作为对照组。

3. 提取信息进行分析

当病例组和对照组确定后，提取他们的基线资料，并检测留存的生物学样本，最后按照病例对照研究的分析方法进行统计分析。

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巢式病例对照研究的特点

1. 研究对象基于已有的队列研究人群，从中获取发生的病例作为实验组，并在剩余未发病的人群中抽取适量的对象作为对照。

2. 巢式病例对照研究中的病例和对照都是从同一个队列中选取出来的，人群同质性好，具有可比性，可以较好的控制选择偏倚。

3. 巢式病例对照研究无需对队列内所有成员进行生物标本的检测，因此比队列研究更节省经济成本，具有省时省力的特点。

4. 巢式病例对照研究可以用于罕见病的研究，例如常用于职业流行病学研究等。

5. 巢式病例对照研究在统计效率上比队列研究略有损失。

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PSM倾向性匹配（平台实操）

目前，实现巢式病例对照研究最常用的方法就是按照1:N的比例根据某些匹配条件进行倾向性评分匹配(Propensity score macthing,PSM)，通过极智分析平台操作效果如下：

Step1

我们以一份卒中复发的数据为例，队列总人数为5000人，进入平台基线分析模块，对原始数据进行综合智能统计分析，发现年龄存在显著性差异，性别差异不显著。

Step2

进入平台数据整理模块→PSM倾向性匹配，选择分组变量为复发，匹配项为“性别”、“年龄”，匹配比例为1，最终匹配复发组样本共327例、未复发组样本327例。

Step3

对PSM匹配后的数据再次进行综合智能统计分析，可以看出“性别”、“年龄”完全一致，P值为1，完全剔除了两组队列中“性别”、“年龄”的混杂因素。

若对于两组差异不大的样本，匹配后结果的可能仍有差异的，可以尝试在PSM倾向性匹配右侧菜单栏中勾选精准匹配，平台会自动剔除部分实验组数据以达到精准匹配的效果。

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