A marginalized two‐part joint model for a longitudinal biomarker and a terminal event with application to advanced head and neck cancers
Notice bibliographique
Résumé
The sum of the longest diameter (SLD) of the target lesions is a longitudinal biomarker used to assess tumor response in cancer clinical trials, which can inform about early treatment effect. This biomarker is semicontinuous, often characterized by an excess of zeros and right skewness. Conditional two-part joint models were introduced to account for the excess of zeros in the longitudinal biomarker distribution and link it to a time-to-event outcome. A limitation of the conditional two-part model is that it only provides an effect of covariates, such as treatment, on the conditional mean of positive biomarker values, and not an overall effect on the biomarker, which is often of clinical relevance. As an alternative, we propose in this article, a marginalized two-part joint model (M-TPJM) for the repeated measurements of the SLD and a terminal event, where the covariates affect the overall mean of the biomarker. Our simulation studies assessed the good performance of the marginalized model in terms of estimation and coverage rates. Our application of the M-TPJM to a randomized clinical trial of advanced head and neck cancer shows that the combination of panitumumab in addition with chemotherapy increases the odds of observing a disappearance of all target lesions compared to chemotherapy alone, leading to a possible indirect effect of the combined treatment on time to death.
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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 | 0,018 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».