Estimating treatment effects in observational studies with both prevalent and incident cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Registry databases are increasingly being used for comparative effectiveness research in cancer. Such databases reflect the real-world patient population and physician practice, and thus are natural sources for comparing multiple treatment scenarios and the associated long-term clinical outcomes. Registry databases usually include both incident and prevalent cohorts, which provide valuable complementary information for patients with more recent diagnoses in the incident cohort as well as patients with long-term follow-up data in the prevalent cohort. However, utilizing such data to derive valid inference poses two major challenges: the data from a prevalent cohort are not random samples of the target population, and there may be substantial differences in the baseline characteristics of patients between treatment arms, which influences the decisions about treatment selection in both cohorts. In this article, we extend propensity score methodology to observational studies that involve both prevalent and incident cohorts, and assess the effectiveness of radiation therapy in SEER-Medicare patients diagnosed with stage IV breast cancer. Specifically, we utilize the incident cohort to estimate the propensity for receiving radiation therapy, and then combine data from both the incident and prevalent cohorts to estimate the effect of radiation therapy by adjusting for the propensity scores in the model. We evaluate the proposed method with simulations. We demonstrate that the proposed propensity score method simultaneously removes sampling bias and selection bias under several assumptions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».