When assumptions go awry: practical alternatives for modeling the mortality reductions in cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Background and research hypothesis: The aim of cancer screening (CS) is to detectcancers at earlier stages before the individual presents any symptoms, in the hope of deliveringearlier treatment, reducing the cost of treatment, and increasing the chances of survival. Screeningfor cervical, breast, colon, prostate, and lung cancer has become part of regular medical care inmany countries including Canada. To analyze data from cancer screening trials, and estimate themortality reductions, conventionally the Cox proportional hazards (Cox PH) model is used. Thismodel is powerful in situations where the effect of the intervention is immediate and sustained, aswith vaccines. However, this immediacy is not the case for CS: the assumption of proportionalityof hazards between the screened and the unscreened arms, i.e, of a constant hazard ratio, is notrealistic. We hypothesize that continuing to use this assumption leads to biased estimates of themortality reductions that can be expected from cancer screening programs. Therefore, we explorealternate methods, such as the Royston-Parmar model, to minimize the bias and to produce nonconstant-in-time hazard ratios.Research objective: The aims are to quantify the impact of violations of the proportionalhazards assumption in the Cox PH model on the estimation of the rate (hazard) ratio function. Wedo so using simulated data and real data from the National Lung Screening trial (NLST). Wepropose practical alternatives.Method and analysis: Using the statistical software R, we: 1) Simulated data from theCox PH model, tested the different analysis models and compared the results and interpretations.2) Simulated data from the Royston-Parmar model, tested the different models and compared them.This allowed us to see the impact on effect parameter estimation when the proportional hazardassumptions are violated. 3) Simulated data from a time-dependent Cox model and tested andcompared the different models. This was a second situation when the proportional hazardassumptions are violated. We then compared the results of each model (Cox PH model, Royston-Parmar and time-dependent Cox model) depending on each of the three data generating scenarios.This allowed one to see the effects of assumption violations, as well as to understand how eachmodel behaves depending on the underlying data-generating mechanism. Finally, we use the datafrom the National Lung Screening Trial (NLST), a randomized trial, to test the three models andsee their behaviours in a real setting.Results and Conclusion: The empirical comparison showed that the Royston-Parmarmodel performed well for data with a time varying hazard ratio than the Cox PH model. However,with a higher complexity of the underlying time varying model, the performance of the Royston-Parmar model was worse than the extended Cox model. With the NLST data, both Royston-Parmarand the extended Cox models showed that the ratio of the rates of death from lung cancer and oflung cancer diagnosis at stage III and IV were not constant over follow-up time
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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 | 0,077 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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; 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 ».