Estimands and their implications for evidence synthesis for oncology: A simulation study of treatment switching in meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The ICH E9(R1) addendum provides guidelines on accounting for intercurrent events in clinical trials using the estimands framework. However, there has been limited attention to the estimands framework for meta-analysis. Using treatment switching, a well-known intercurrent event that occurs frequently in oncology, we conducted a simulation study to explore the bias introduced by pooling together estimates targeting different estimands in a meta-analysis of randomized clinical trials (RCTs) that allowed treatment switching. We simulated overall survival data of a collection of RCTs that allowed patients in the control group to switch to the intervention treatment after disease progression under fixed effects and random effects models. For each RCT, we calculated effect estimates for a treatment policy estimand that ignored treatment switching, and a hypothetical estimand that accounted for treatment switching either by fitting rank-preserving structural failure time models or by censoring switchers. Then, we performed random effects and fixed effects meta-analyses to pool together RCT effect estimates while varying the proportions of trials providing treatment policy and hypothetical effect estimates. We compared the results of meta-analyses that pooled different types of effect estimates with those that pooled only treatment policy or hypothetical estimates. We found that pooling estimates targeting different estimands results in pooled estimators that do not target any estimand of interest, and that pooling estimates of varying estimands can generate misleading results, even under a random effects model. Adopting the estimands framework for meta-analysis may improve alignment between meta-analytic results and the clinical research question 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 | 0,413 | 0,685 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; 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 ».