Comparison of total event analysis and first event analysis in relation to heterogeneity in cardiovascular trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In cardiovascular (CV) trials, analyzing the total number of events, rather than just time-to-first event, enhances understanding of participants' health. Adapting Cox models to account for between-subject heterogeneity in multiple events and understanding its impact plays crucial roles in total event analysis. METHOD: This study compares effect sizes from first event and total event analyses in three cardiovascular trials: ORIGIN (N = 12,537, median follow-up of 6.2 years), COMPASS (N = 18,278, median follow-up of 1.8 years), TRANSCEND (N = 5,926, median follow-up of 1.1 years). It also examines the impact of heterogeneity, measured by the negative binomial overdispersion parameter. Treatment effects were assessed using the Cox model for first events and the negative binomial (NB), Andersen-Gill (AG), Prentice-Williams-Peterson (PWP), Wei-Lin-Weissfeld (WLW), and Lin-Wei-Yang-Ying (LWYY) models for total events. Hazard ratios (HRs) or risk ratios (RRs), 95% confidence intervals (CIs), and CI widths were reported. The risk ratio applies to negative binomial. The first composite was consisted of myocardial infarction (MI), stroke, cardiovascular death. Simulations assessed Type I error, power, and mean squared error across the different approaches. RESULTS: In ORIGIN, the incidence per 100 years increased from 2.9 to 3.8 for the first composite with a heterogeneity of 2.4. The HR or RR for the first composite was 1.03 (95% CI, 0.94-1.12, CI width = 0.18) using Cox, 1.01 (95% CI, 0.92-1.11, CI width = 0.19) for NB, 1.01 (95% CI, 0.94-1.09, CI width = 0.15) for AG, 1.02 (95% CI, 0.94-1.10, CI width = 0.16) for PWP total, 1.01 (95% CI, 0.94-1.09, CI width = 0.15) for PWP gap, 1.03 (95% CI, 0.94-1.12, CI width = 0.18) for WLW and 1.01 (95% CI, 0.92-1.11, CI width = 0.19) for LWYY. Similar trends were observed in other studies. Our simulation results showed that total event approaches had approximately 5% higher power than the Cox model, though power declined exponentially across all methods with increasing heterogeneity. Among the total event methods, AG, PWP gap, and LWYY demonstrated better power, with AG and LWYY also achieving the smallest mean squared error (MSE). CONCLUSIONS: High heterogeneity arises when a small number of patients experience a disproportionately large number of events. This effect is more pronounced when the overall event incidence is low and few patients experience any events. The effect size and CI width stayed consistent with low heterogeneity across different approaches. Power decreased with high heterogeneity. The AG and LWYY approaches slightly outperformed the other approaches. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: ORIGIN (NCT00069784), COMPASS (NCT01776424), TRANSCEND (NCT00153101).
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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 | 0,319 | 0,892 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes 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 ».