Weighted Trajectory Analysis and Application to Clinical Outcome Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The Kaplan–Meier (KM) estimator is widely used in medical research to estimate the survival function from lifetime data. KM estimation is a powerful tool to evaluate clinical trials due to simple computational requirements, its use of a logrank hypothesis test, and the ability to censor patients. However, KM estimation has several constraints and fails to generalize to ordinal variables of clinical interest, such as toxicity and ECOG performance. We devised weighted trajectory analysis (WTA) to combine the advantages of KM estimation with the ability to visualize and compare treatment groups for ordinal variables and fluctuating outcomes. To assess statistical significance, we developed a new hypothesis test analogous to the logrank test. We demonstrated the functionality of WTA through 1000-fold clinical trial simulations of unique stochastic models of chemotherapy toxicity and schizophrenia disease course. With increments in sample size and hazard ratio, we compared the performance of WTA to KM estimation and the generalized estimating equation (GEE). WTA generally required half the sample size to achieve comparable power to KM estimation; advantages over the GEE included its robust nonparametric approach and summary plot. We also applied WTA to real clinical data: the toxicity outcomes of melanoma patients receiving immunotherapy and the disease progression of patients with metastatic breast cancer receiving ramucirumab. The application of WTA demonstrated that using traditional methods such as KM estimation can lead to both type I and II errors by failing to model illness trajectory. This article outlines a novel method for clinical outcome assessment that extends the advantages of Kaplan–Meier estimates to ordinal outcome variables.
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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 | 0,010 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».