关于倾向性得分匹配用于小样本量 研究

       目前毕业课题遇到了瓶颈，是这样子，我回顾性分析了三组病人，一组是冠脉瘤的约50人，一组是冠脉狭窄约80人，一组是冠造阴性的约40人。目的是想证明血细胞分析仪中检测的到一个反应中性粒细胞功能的指标MPXI在三组之间不同，且和冠脉瘤相关。但是这三组人口学数据不平衡，在性别比例、吸烟、饮酒史有较大差异，直接进行多元线性回归 后退发 可以发现，该指标和冠脉瘤以及性别、吸烟相关。

      在网上看到有人对于观察性研究，使用PSM（倾向性得分匹配）的方法，平衡受试者的有差异的协变量，然后观察结局指标，但是结局指标多为二分类变量，我的主要研究的结局变量是连续变量，是否可以使用PSM法。 

      我想分别对比冠脉瘤vs冠脉狭窄，冠脉瘤vs冠造阴性，想要证明他们的MPXI有差异，且独立于其他协变量，那么我将这两组人按照人口学资料有差异的因素进行PSmatching，得到冠脉瘤38人vs冠脉狭窄38人，以及冠脉瘤34人vs冠造阴性34人的两组数据，是否能继续用t检验比较MPXI的差别，还是需要用配对t检验。

      另外还有一个问题，协变量是我自己选择，那么假设我检测了很多指标，将部分指标作为协变量放进PSM程序中，那么必然能做出其他指标在这几组之间不同的结果，这样是不是有匹配过度的嫌疑。

    非常感谢各位大牛指导，对于PSM不是非常了解，PUBMED上查阅到的文献都是用于比较预后或者某两种治疗措施预后差异的，没见到用于病因研究的，请大牛们指教。