Tests for multivariate recurrent events in the presence of a terminal event
Notice bibliographique
Résumé
In studies involving diseases associated with high rates of mortality, trials are frequently conducted to evaluate the effects of therapeutic interventions on recurrent event processes terminated by death. In this setting, cumulative mean functions form a natural basis for inference for questions of a health economic nature, and Ghosh and Lin (2000) recently proposed a relevant class of test statistics. Trials of patients with cancer metastatic to bone, however, involve multiple types of skeletal complications, each of which may be repeatedly experienced by patients over their lifetime. Traditionally the distinction between the various types of events is ignored and univariate analyses are conducted based on a composite recurrent event. However, when the events have different impacts on patients' quality of life, or when they incur different costs, it can be important to gain insight into the relative frequency of the specific types of events and treatment effects thereon. This may be achieved by conducting separate marginal analyses with each analysis focusing on one type of recurrent event. Global inferences regarding treatment benefit can then be achieved by carrying out multiplicity adjusted marginal tests, more formal multiple testing procedures, or by constructing global test statistics. We describe methods for testing for differences in mean functions between treatment groups which accommodate the fact that each particular event process is ultimately terminated by death. The methods are illustrated by application to a motivating study designed to examine the effect of bisphosphonate therapy on the incidence of skeletal complications among patients with breast cancer metastatic to bone. We find that there is a consistent trend towards a reduction in the cumulative mean for all four types of skeletal complications with bisphosphonate therapy; there is a significant reduction in the need for radiation therapy for the treatment of bone. The global test suggests that bisphosphonate therapy significantly reduces the overall number of skeletal complications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,077 | 0,280 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».