Health Utility Adjusted Survival: a Composite Endpoint for Clinical Trial Designs
Notice bibliographique
Résumé
A bstract Many randomized trials have used overall survival as the primary endpoint for establishing non-inferiority of one treatment compared to another. However, if a treatment is non-inferior to another treatment in terms of overall survival, clinicians may be interested in further exploring which treatment results in better health utility scores for patients. Examining health utility in a secondary analysis is feasible, however, since health utility is not the primary endpoint, it is usually not considered in the sample size calculation, hence the power to detect a difference of health utility is not guaranteed. Furthermore, often the premise of non-inferiority trials is to test the assumption that an intervention provides superior quality of life or toxicity profile without compromising the survival when compared to the existing standard. Based on this consideration, it may be beneficial to consider both survival and utility when designing a trial. There have been methods that can combine survival and quality of life into a single measure, but they either have strong restrictions or lack theoretical frameworks. In this manuscript, we propose a method called HUS (Health Utility adjusted Survival), which can combine survival outcome and longitudinal utility measures for treatment comparison. We propose an innovative statistical framework as well as procedures to conduct power analysis and sample size calculation. By comprehensive simulation studies involving summary statistics from the PET-NECK trial, 1 we demonstrate that our new approach can achieve superior power performance using relatively small sample sizes, and our composite endpoint can be considered as an alternative to overall survival in future clinical trial design and analysis where both survival and health utility are of interest.
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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 | 0,323 | 0,452 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».