The empirical estimate of the survival and variance using a weighted composite endpoint
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Composite endpoints for estimating treatment efficacy are routinely used in several therapeutic areas and have become complex in the number and types of component outcomes included. It is assumed that its components are of similar asperity and chronology between both treatment arms as well as uniform in magnitude of the treatment effect. However, these assumptions are rarely satisfied. Understanding this heterogeneity is important in developing a meaningful assessment of the treatment effect. Methods We developed the Weighted Composite Endpoint (WCE) method which uses weights derived from stakeholder values for each event type in the composite endpoint. The derivation for the product limit estimator and the variance of the estimate are presented. The method was then tested using data simulated from parameters based on a large cardiovascular trial. Variances from the estimated and traditional approach are compared through increasing sample size. Results The WCE method used all of the events through follow-up and generated a multiple recurrent event survival. The treatment effect was measured as the difference in mean survivals between two treatment arms and corresponding 95% confidence interval, providing a less conservative estimate of survival and variance, giving a higher survival with a narrower confidence interval compared to the traditional time-to-first-event analysis. Conclusions The WCE method embraces the clinical texture of events types by incorporating stakeholder values as well as all events during follow-up. While the effective number of events is lower in the WCE analysis, the reduction in variance enhances the ability to detect a treatment effect in clinical trials.
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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 | 0,033 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».