An empirical comparison of time-to-event models to analyse a composite outcome in the presence of death as a competing risk
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Competing risks arise when subjects are exposed to multiple mutually exclusive failure events, and the occurrence of one failure hinders the occurrence of other failure events. In the presence of competing risks, it is important to use methods accounting for competing events because failure to account for these events might result in misleading inferences. METHODS AND OBJECTIVE: Using data from a multisite retrospective observational longitudinal study done in Ethiopia, we performed sensitivity analyses using Fine-Gray model, Cause-specific Cox (Cox-CSH) model, Cause-specific Accelerated Failure Time (CS-AFT) model, accounting for death as a competing risk to determine baseline covariates that are associated with a composite of unfavourable retention in care outcomes in people living with Human Immune Virus who were on both Isoniazid preventive therapy (IPT) and antiretroviral therapy (ART). Non-cause specific (non-CSH) model that does not account for competing risk was also performed. The composite outcome comprises of loss to follow-up, stopped treatment and death. Age, World Health Organisation (WHO) stage, gender, and CD4 count were the considered baseline covariates. RESULTS: We included 3578 patients in our analysis. WHO stage III-or-IV was significantly associated with the composite of unfavourable outcomes, Sub-hazard ratio (SHR) = 1.31, 95% confidence interval (CI):1.04-1.65 for the sub-distribution hazard model, hazard ratio [HR] = 1.31, 95% CI:1.05-1.65, for the Cox-CSH model, and HR = 0.81, 95% CI:0.69-0.96, for the CS-AFT model. Gender and WHO stage were found to be significantly associated with the composite of unfavourable outcomes, HR = 1.56, 95% CI:1.27-1.90, HR = 1.28, 95% CI: 1.06-1.55 for males and WHO stage III-or-IV, respectively for the non-CSH model. CONCLUSIONS: Results show that WHO stage III-or-IV is significantly associated with unfavourable outcomes. The results from competing risk models were consistent. However, results obtained from the non-CSH model were inconsistent with those obtained from competing risk analysis models.
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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 | 0,015 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle