Revisiting the hazards of hazard ratios through simulations and case studies
Notice bibliographique
Résumé
The hazard has been a central concept in the analysis and interpretation of time-to-event data for over 50 years. At any follow-up time, the hazard is the probability of the event happening in the next unit of time amongst those still at risk. Hazard ratios (HRs) between groups are frequently used to quantify the exposure/treatment's association with the failure time. In a highly cited paper, Hernán criticized HRs, asserting that their decreases over time may reflect simply a built-in selection bias, induced by an unmeasured susceptibility, and should not be interpreted as genuine changes in treatment effect. Hernán supports his arguments mainly by the results of a hormone therapy trial, where the HR for coronary heart events decreased largely during follow-up, with hazards crossing from harmful to protective treatment effect. However, he did not present simulations or algebraic derivations to demonstrate that these changes may reflect just an unmeasured susceptibility. We use simulations and real-world case studies to systematically explore this issue. The first simulation series reveals how the underestimation bias and changes over time in Cox proportional hazards model-based HRs depend on the joint impact of susceptibility on the hazard, its distribution, and the incidence of events; with important bias toward the null occurring only for a very strong susceptibility. Further simulations mimic the hormone therapy trial highlighted by Hernán, to demonstrate that the reported bias and crossing hazards are extremely unlikely to reflect just an unmeasured susceptibility, which suggests some biological reasons for decaying treatment HR, possibly including decreasing treatment adherence. Finally, we present real-world examples of interpretable and clinically plausible time-dependent HRs in cancer research. In conclusion, results of our simulations and real-world case studies suggest that concerns about HR limitations may be overstated, and we encourage researchers to model time-dependent HRs and consider potential biological and clinical causes thereof.
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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 | 0,006 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».