One‐step validation method for surrogate endpoints using data from multiple randomized cancer clinical trials with failure‐time endpoints
Notice bibliographique
Résumé
A surrogate endpoint can be used instead of the most relevant clinical endpoint to assess the efficiency of a new treatment. Before being used, a surrogate endpoint must be validated based on appropriate methods. Numerous validation approaches have been proposed with the most popular used in a context of meta‐analysis, based on a two‐step analysis strategy. For two failure‐time endpoints, two association measurements are usually used, Kendall's τ at the individual level and the adjusted coefficient of determination ( ) at the trial level. However, is not always available due to model estimation constraints. We propose a one‐step validation approach based on a joint frailty model, including both individual‐level and trial‐level random effects. Parameters have been estimated using a semiparametric penalized marginal log‐likelihood method, and various numerical integration approaches were considered. Both individual‐ and trial‐level surrogacy were evaluated using a new definition of Kendall's τ and the coefficient of determination. Estimators' performances were evaluated using simulation studies and satisfactory results were found. The model was applied to individual patient data meta‐analyses in gastric cancer to assess disease‐free survival as a surrogate for overall survival, as part of the evaluation of adjuvant therapy.
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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 | 0,022 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».