Bayesian multivariate network meta‐analysis model for the difference in restricted mean survival times

统计 协方差 估计员 时间点 贝叶斯推理 贝叶斯概率 加速失效时间模型 比例危险模型 计算机科学 数学 推论 随机效应模型 计量经济学 荟萃分析 医学 人工智能 内科学 哲学 美学
作者
Xiaoyu Tang,Ludovic Trinquart
出处
期刊:Statistics in Medicine [Wiley]
卷期号:41 (3): 595-611 被引量:2
标识
DOI:10.1002/sim.9276
摘要

Network meta-analysis (NMA) is essential for clinical decision-making. NMA enables inference for all pair-wise comparisons between interventions available for the same indication, by using both direct evidence and indirect evidence. In randomized trials with time-to event outcome data, such as lung cancer data, conventional NMA methods rely on the hazard ratio and the proportional hazards assumption, and ignore the varying follow-up durations across trials. We introduce a novel multivariate NMA model for the difference in restricted mean survival times (RMST). Our model synthesizes all the available evidence from multiple time points simultaneously and borrows information across time points through within-study covariance and between-study covariance for the differences in RMST. We propose an estimator of the within-study covariance and we then assume it to be known. We estimate the model under the Bayesian framework. We evaluated our model by conducting a simulation study. Our multiple-time-point model yields lower mean squared error over the conventional single-time-point model at all time points, especially when the availability of evidence decreases. We illustrated the model on a network of randomized trials of second-line treatments of advanced non-small-cell lung cancer. Our multiple-time-point model yielded increased precision and detected evidence of benefit at earlier time points as compared to the single-time-point model. Our model has the advantage of providing clinically interpretable measures of treatment effects.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
星辰不坠落完成签到,获得积分20
1秒前
黎书禾发布了新的文献求助10
1秒前
斑马发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
2秒前
xiaowu发布了新的文献求助30
2秒前
3秒前
莉莉发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
jjjjj完成签到,获得积分10
4秒前
思源应助大侦探皮卡丘采纳,获得10
5秒前
沉辰尘发布了新的文献求助10
5秒前
小蘑菇应助老迟到的沛萍采纳,获得10
5秒前
汉堡包应助fanicky采纳,获得10
6秒前
weilucking应助abala采纳,获得10
6秒前
虚心的芹发布了新的文献求助10
6秒前
今后应助黑黑黑采纳,获得10
7秒前
7秒前
Yolo完成签到,获得积分10
8秒前
CY发布了新的文献求助10
8秒前
周稅完成签到,获得积分10
8秒前
迅速金鱼发布了新的文献求助10
8秒前
清秀龙猫完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
mrx发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
10秒前
范范完成签到,获得积分10
10秒前
飞天817发布了新的文献求助10
10秒前
小鲤鱼吃大菠萝完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
guoless完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
sos发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
JinlongFan完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
帅气西牛发布了新的文献求助10
12秒前
清秀寄风发布了新的文献求助10
13秒前
高分求助中
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Effective Learning and Mental Wellbeing 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3974797
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3519250
关于积分的说明 11197623
捐赠科研通 3255405
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1797769
邀请新用户注册赠送积分活动 877156
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806202