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Assessing Heterogeneity of Treatment Effect in Real-World Data

观察研究 医学 背景(考古学) 心理干预 真实世界数据 倾向得分匹配 随机对照试验 临床试验 重症监护医学 数据科学 计算机科学 精神科 内科学 生物 古生物学
作者
Jodi B Segal,Ravi Varadhan,Rolf H. H. Groenwold,Nicholas Henderson,Xiaojuan Li,Kaori Nomura,Sigal Kaplan,Shirin Ardeshir‐Rouhani‐Fard,James Heyward,Fredrik Nyberg,Mehmet Burcu
出处
期刊:Annals of Internal Medicine [American College of Physicians]
卷期号:176 (4): 536-544 被引量:16
标识
DOI:10.7326/m22-1510
摘要

Increasing availability of real-world data (RWD) generated from patient care enables the generation of evidence to inform clinical decisions for subpopulations of patients and perhaps even individuals. There is growing opportunity to identify important heterogeneity of treatment effects (HTE) in these subgroups. Thus, HTE is relevant to all with interest in patients' responses to interventions, including regulators who must make decisions about products when signals of harms arise postapproval and payers who make coverage decisions based on expected net benefit to their beneficiaries. Prior work discussed HTE in randomized studies. Here, we address methodological considerations when investigating HTE in observational studies. We propose 4 primary goals of HTE analyses and the corresponding approaches in the context of RWD: to confirm subgroup effects, to describe the magnitude of HTE, to discover clinically important subgroups, and to predict individual effects. We discuss other possible goals including exploring prognostic score- and propensity score-based treatment effects, and testing the transportability of trial results to populations different from trial participants. Finally, we outline methodological needs for enhancing real-world HTE analysis.
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