Omon qolish tahlilida davolanish uchun zarur bo'lgan xavf farqi va sonini taxmin qiling

By 08.09.2021 08.09.2021

2 Milan Universiteti Biostatistika bo'limi, Klinik fanlar va jamoat salomatligi bo'limi, Tibbiy statistika va biometriya laboratoriyasi "Giulio A. Maccacaro", Kampus Cascina Rosa, Via Vanzetti 5, 20133 Milano, Italiya;

Aleks F. Bokov

3 Klinik informatika tadqiqotlari bo'limi, Epidemiologiya va biostatistika bo'limi, UT Health San Antonio, San Antonio, TX, AQSh;

Hongqiu Gu

4 Xitoy Milliy Nevrologik Klinik Tadqiqot Markazi, Pekin 100050, Xitoy;

5 Tiantan insultni klinik sinov va tadqiqot markazi, nevrologiya bo'limi, Pekin Tiantan kasalxonasi, poytaxt tibbiyot universiteti, Pekin 100050, Xitoy;

Edvin de Burs

6 Gollandiyaning Leyden universiteti ijtimoiy fanlar fakulteti klinik psixologiya bo'limi;

Xolid Eskaf

7 Hisoblash va axborot texnologiyalari kolleji, Arab fan, texnologiya va dengiz transporti akademiyasi, Iskandariya, Misr

Xulosa

Xavf koeffitsienti (HR)-bu kovariatning bir birligining o'sishining birdaniga nisbiy xavfi o'lchovi bo'lib, u tez-tez sodir bo'ladigan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan klinik tadqiqotlarda keng tarqalgan. Biroq, bu chora xavfning mutlaq pasayishiga olib kelmaydi. Davolash uchun zarur bo'lgan son (NNT) va xavf farqi (RD) kabi boshqa choralar aralashuv samaradorligiga boshqa nuqtai nazarni beradi va klinik qarorlar qabul qilishni osonlashtiradi. Maqola R. bilan omon qolish tahlilida RD va NNTni qanday hisoblash bo'yicha bosqichma-bosqich ko'rsatma berishni maqsad qilib qo'ygan. Oddiylik uchun faqat bitta o'lchovni (RD yoki NNT) ko'rsatish kerak, chunki boshqa o'lchov-bu teskarisi. tasvirlangan (NNT = 1/RD). Sun'iy ma'lumotlar to'plami Survsims yordamida tuziladipaket RD va NNT Cox-proportsional xavf regressiya modelini o'rnatgandan so'ng, Ostin usuli bilan baholanadi. Ishonch oralig'ini bootstrap usuli bilan hisoblash mumkin. Shu bilan bir qatorda, agar davolangan va nazorat guruhining omon qolish ehtimoli standart xatolari (SE) berilsa, ishonch intervallarini algebraik hisoblar yordamida baholash mumkin. Soxta qiymat modeli RD va NNTni aniqlashning boshqa usulini taqdim etadi. R kodining tafsilotlari va uning chiqishi asosiy matnda ko'rsatilgan va tushuntirilgan.

Kirish

Cox proportsional xavf modeli klinik tadqiqotlarda keng qo'llaniladi - tasodifiy boshqariladigan sinovlar va kuzatuv tadqiqotlari. Cox modelining afzalligi shundaki, u asosiy xavf funktsiyasini bilmagan holda xavf darajasini (HR) baholay oladi. Ko'pgina hollarda, omon qolish tahlilining maqsadi ma'lum bir kovaryatning voqea-hodisaga bo'lgan ta'sirini baholashdir, shuning uchun ma'lum bir kovaryat modeli bilan bog'liq bo'lgan omon qolish vaqti qiziqtirmaydi. HR - bu qiziqish kovaryatining birlik o'sishiga mos keladigan bir lahzali nisbiy xavfning o'zgarishi bahosi (1). HR davolash ta'sirining eng mashhur nisbiy o'lchoviga aylangan bo'lsa -da, uning cheklovlari adabiyotda yaxshi muhokama qilingan [2]. Bir tashvish shundaki, kadrlar tekshiruvi davomida doimiy bo'lishi mumkin emas.Yana bir cheklanmaydigan cheklov shundaki, klinik ahamiyat bazaviy tezlikka bog'liq (3). HRning o'zi bu ma'lumotni bermaydi. Masalan, HR darajasi 50% bo'lgan dori katta ta'sir bo'lib tuyuladi, ammo adashtiradigan narsa shundaki, mutlaq xavf 1% dan 0,5% gacha kamayadi va klinik ahamiyatga ega emas. HRning ushbu cheklovlari bilan bog'liq xavotirlarni hisobga olgan holda, ko'rsatmalarni ishlab chiqish bilan shug'ullanadigan klinisyenler va boshqa ishchilar uchun dalillarni yanada ma'lumotli qilish uchun, bir vaqtning o'zida, davolash ta'sirining mutlaq o'lchovlari to'g'risida xabar berish tavsiya etiladi. Biz aralashuvning xavfi va foydasi to'g'risida to'liqroq ma'lumot berish uchun xavf farqi (RD) (shuningdek, xavfning mutlaq kamayishi deb ataladi) va davolanish uchun zarur bo'lgan son (NNT) kabi boshqa choralar ham ko'rsatilishi kerak deb bahslashamiz.Ushbu maqola omon qolish tahlilida RD va NNTni baholashning ikkita keng tarqalgan usuli-Ostin usuli va psevdo-qiymat usuli yordamida qanday qo'llanma berishga qaratilgan. Shuningdek, biz RD va NNT uchun ishonch oralig'ini baholashning ikkita yondashuvini muhokama qilamiz: bootstrap usuli va Altman usuli. Maxsus R kodi asosiy matnda ko'rsatiladi (R v3.3.2).

Ishlash misoli

To'xtovsiz va toifali kovaryatlardan iborat ma'lumotlar to'plami va voqea-hodisaning natijasi Survaysim to'plami yordamida tuziladi (v1.1.4) (4).

Yuqoridagi kod dat deb nomlangan ma'lumotlar ramkasini yaratadi . Unda 1000 ta kuzatuv va 7 ta o'zgaruvchi mavjud. Vaziyat o'zgaruvchisi "1" bilan qiziqish hodisasi uchun natijadir va "0" tsenzurani ko'rsatadi. Boshlash va to'xtatish o'zgaruvchilari keyingi davrni belgilaydi. X o'zgaruvchi - bu ikkilik o'zgaruvchi bo'lib, u guruhga a'zolikni (davolanishni nazoratga qarshi) ko'rsatishi mumkin. X.1 o'zgaruvchisi - bu uzluksiz kovaryat bo'lib, u davolash effektini aralashtiruvchi vazifasini bajaradi. Bu erda simple.surv.sim () funktsiyasidagi dalillar muhokama qilinmaydi, lekin qiziqqan o'quvchilar "? Simple.surv.sim" (4) yozib R hujjatlari bilan tanishishlari mumkin.

RD va NNTni baholash uchun Ostin usuli

Ostin Cox-proportsional xavf modelidan NNT va RDni baholash uchun 8 bosqichli protsedurani taklif qildi [5]. Ostindagi asl qog'ozda taklif qilingan 3 va 6-qadamlarni tashlab yuborish mumkinligi sababli, biz RDni hisoblash uchun 6 bosqichli yondashuvni ko'rsatamiz. Birinchidan, barcha alohida mavzularni o'z ichiga olgan ikkita Tnew va Cnew ma'lumotlar ramkalari yaratiladi. Bu sub'ektlarning kovaryatsion qiymatlari dastlabki ma'lumotlar to'plami bilan bir xil, lekin x o'zgaruvchan o'zgaruvchi Tnew uchun 1 va Cnew uchun 0 ga o'rnatiladi .

Birinchi qator rms paketini (v5.1-2) ish maydoniga (6) yuklaydi va biriktiradi . Keyinchalik, biz o'zboshimchalik bilan omon qolish ehtimolini baholaydigan 20 vaqt nuqtasini tanlaymiz.

Ostin usuli quyidagicha bajarilishi mumkin:

Cox modelini yarating.

Har bir qiziqish nuqtasida, davolanmagan deb faraz qilib, omon qolish ehtimolini baholang (x == 0). Csur ro'yxati vaqt, omon qolish, std.err, pastki va yuqori qismlarini o'z ichiga oladi. Survivial ehtimollik Csur $ surv ifodasi bilan chiqarilishi mumkin.

Har bir qiziqish nuqtasida davolanmagan barcha sub'ektlar uchun o'rtacha omon qolish ehtimolini baholang.

Har bir qiziqish nuqtasida, ular davolangan deb taxmin qilib, omon qolish ehtimolini baholang (x == 1). Tsur, yuqoridagi 2 -bosqichda tasvirlangan Csur formatiga ega.

Har bir qiziqtiriladigan vaqtda davolangan barcha sub'ektlar uchun omon qolish ehtimolini taxmin qiling.

RDni 3 va 6 -bosqichlarda taxmin qilingan o'rtacha ehtimolliklar orasidagi farq sifatida hisoblang.

Ma'lumki, vaqt o'tishi bilan RD o'zgarib turadi. RDni quyidagi tenglama yordamida hisoblangan RRR bilan solishtirish mumkin:

bu erda S trt - davolangan guruhda omon qolish ehtimoli va S ctrl - nazorat guruhida omon qolish ehtimoli. Hisoblash kodi quyidagicha:

Natija 1 -rasmda ko'rsatilgan . Shunisi e'tiborga loyiqki, boshida RD va RRR o'rtasida katta farq bor.

Nisbiy xavfni kamaytirish (RRR) va xavf farqini (RD) solishtirish.

Ishonch oralig'ini hisoblash uchun yuklash usuli

Bootstrap usullari qiziqish miqdori uchun ishonch oralig'ini baholash uchun keng qo'llaniladi (7,8). Usul tasodifiy namunalarni asl namunani almashtirish bilan olishdir, shunda yangi namunalarning har biri asl namunaning o'lchamiga teng bo'ladi. RD va NNT miqdorlarini har bir yuklash chizig'idan hisoblash mumkin. Bootstrap namunalarining ko'pligi teng miqdordagi RDni taxmin qilish imkonini beradi. Bootstrap 95% ishonch oralig'i bootstrap namunalari bo'yicha RDlarning 2,5 va 97,5 -chi foizlari bo'ladi (9). Bootstrap protsedurasini ishga tushirishdan oldin biz RD va NNTni hisoblash funktsiyasini aniqlashimiz kerak.

Rdnnt funktsiyasi bo'lgan uch parametrlarini qabul ma'lumotlar , i va vaqti . Ma'lumotlar asl namunasi va indeksi i funktsiyasi beradi boot tanlang namunalari uchun. RD va NNT taxmin qilinadigan vaqt nuqtalari vaqt argumenti bilan belgilanadi . Frm ixtiyoriy parametr parametri ham bor, u formulaning parametri sifatida cph ga o'tadi , bu bizga bu funktsiyani boshqa ma'lumotlar to'plamlari bilan ishlatishga imkon beradi, ularning o'zgaruvchilarining nomlari va/yoki turlicha tanlovli modellari bor. Mushuk ( " . ")funktsiya ekranda nuqta chizig'ini hosil qiladi, har bir iteratsiya uchun bittadan, shuning uchun foydalanuvchi uni muzlab qoladi deb o'ylamaydi. Hisoblash jarayoni Ostin usuliga asoslangan va kod yuqorida ta'riflanganidek. Bootstrap protsedurasini quyidagi kod yordamida bajarish mumkin.

Yuklash () funktsiyasi (paketi yuklash v1.3-18) yilda, ma'lumotlar bir necha varyasyon kuzatuv ifodalovchi har bir satr bilan original ma'lumotlarni ramka hisoblanadi; statistika - bu ma'lumotlarga qo'llanilganda , qiziqish statistikasini o'z ichiga olgan vektorni qaytaradigan funktsiya . R - bootstrap nusxalarining soni; vaqt - bu statistik funktsiyaga berilgan dalil . Bootstrap protsedurasi uzoq vaqt talab qilishi mumkin. Qaytgan qiymat - bu ob'ektlar ro'yxati. Masalan, t0 obyekti ma'lumotlarga qo'llanilganda RD va NNTning taxminiy qiymatini qaytaradi, t obyektimatritsa, 1000 satrli, har bir yuklash chizig'i uchun bittadan, bunda tuzilgan replikatlardagi statistik funksiya chaqiriladi .

Yuqoridagi kod RD va NNT va tegishli ishonch intervallarini o'z ichiga olgan ma'lumotlar ramkasini yaratadi. Birinchi satr RD va NNT ishonch oraliqlari uchun joy ushlagichi uchun ikkita ob'ekt hosil qiladi. Uchun halqa hisoblaydi keyingi vaqt nuqtalari orqali ishonch oralig'i Bootstrap. Asosiy vazifasi uchun Loop boot.ci () funktsiyasi hisoblanadi. U boot () funktsiyasi tomonidan qaytarilgan ob'ektni oladi. Bu erda natijalar ob'ekti. Turi argument talab-vaqti turini belgilaydi. "Bca" shuni ko'rsatadiki, intervallar sozlangan bootstrap foizli (BCa) usuli yordamida hisoblanadi. Indeks argument qiziqish o'zgaruvchining o'rnini belgilaydi natijalari $ T0 . Nihoyat,rdci va nntci ismli jismning birlashtirildi tabci . Keyin biz barcha miqdorlarni ma'lumotlar ramkasiga joylashtiramiz va ustunlar nomini o'zgartiramiz.

Yuqoridagi chiqish RD va NNT ni, shuningdek ularning ishonch oraliqlarini ko'rsatadi. Vaqt RD va NNT hisoblash uchun tanlangan vaqt nuqtalarini o'z ichiga olgan o'zgaruvchidir. "Rd" - RD uchun ustun nomi. "Rdl" va "rdu" - 95% ishonch oralig'ining pastki va yuqori chegaralari. "Nnt" - NNT uchun ustun nomi. "Nntl" va "nntu" - NNT uchun 95% ishonch oralig'ining pastki va yuqori chegaralari. Quyidagi kod tahlil vaqtida RD va NNTni ko'rsatadigan chizma chizadi.

Natija 2 -rasmda ko'rsatilgan . Vaqt o'tishi bilan RD kamayadi va NNT ortadi. Chap o'qi RD shkalasida, o'ng o'q NNT shkalasida. Par (yangi = T) Keyingi yuqori darajada chizmachilik buyrug'i yangi qurilmaga go'yo chizib oldin ramkani tozalash emas, balki jang qiladi. Boshqa shkaladagi boshqa y o'qini chizish ayyorlikdir.

Ostin usuli yordamida xavf farqi va sonini taxmin qilish kerak. Ishonch intervallari 95% Bootstrap usuli bilan baholanadi.

RDni taxmin qilish uchun soxta qiymat modeli

Omon qolish tahlili statistikada mustaqil maydon sifatida ishlab chiqilgan, chunki u to'liq bo'lmagan kuzatuv ma'lumotlarini o'z ichiga oladi (masalan, tsenzura qilingan ma'lumotlar). Bunday to'liq ma'lumotsiz, barcha sub'ektlarning omon qolish vaqtlari ma'lum va omon qolish uchun an'anaviy regressiya modeli qo'llanilishi mumkin. Tsenzura qilingan ma'lumotlarga ko'ra, omon qolish vaqtini Cox modeli yoki tezlashtirilgan buzilish vaqti modeli kabi maxsus shakllarda modellashtirish kerak. An'anaviy omon qolish tahliliga muqobil-soxta qiymatlardan foydalanish. Omon qolish tahlilida psevdo-qiymatga asoslangan ko'proq matematik tafsilotlarni havolalarda topish mumkin [10,11]. Ushbu maqolada soxta qiymatli model yordamida R kod yordamida RD va NNTni qanday baholash mumkinligi haqida so'z boradi. Birinchi qadam-har bir fan uchun berilgan vaqt nuqtalarida psevdo-kuzatuvlarni hisoblash (12).

Soxta qiymatli modelni (13) yaratish uchun soxta paket (v1.1) ishlatiladi. Pol qadriyatlarini kattaroq ob'ekt psevdo-qadriyatlar bo'lgan da saqlaydi vaqt ball hisoblab uchun bir vektor bo'ladi. Pseudosurv () funktsiyasi kuzatuv vaqtini ( vaqtni ), holat indikatorini ( hodisasini ) va psevdo-qiymatlarni hisoblash vaqt nuqtalari vektorini ( tmax ) talab qiladi. Qaytgan ob'ekt vaqt va soxta ikkita ob'ektni o'z ichiga olgan ro'yxatdir . vaqt soxta qiymatlarni hisoblash kerak bo'lgan vaqt nuqtalarini o'z ichiga oladi, psevdohar bir satrda individual va har bir ustun vaqt nuqtasini ifodalovchi matritsa. Umumiy baholash tenglamasini (GEE) o'rnatishdan oldin biz ma'lumotlar bazasini qayta shakllantirishimiz kerak.

Yuqoridagi chiqish shuni ko'rsatadiki, har bir mavzu bir necha qatorga kengaytirilgan, har bir satr vaqt nuqtasini ifodalovchi, qayta shakllantirilgan asl ma'lumotlar to'plami. Har bir mavzu uchun ma'lum bir vaqtdagi psevdo-qiymatlar psevdo ustunda, vaqt nuqtalari esa tsevdo ustunida ko'rsatiladi. Agar tsenzura bo'lmasa, ma'lum bir vaqtda sub'ektning psevdo-qiymati u o'sha paytda tirik bo'lganida 1, aks holda 0 bo'ladi. Tsenzura mavjud bo'lganda, qiymatlar o'rnatiladi, lekin bemorning hayotiy holatiga qarab 1 yoki 0 ga juda yaqin.

GEE modeli geepack to'plamiga mos keladi (v1.2-1) [14]. GEE modelida identifikator aloqasi funktsiyasini ko'rsatgan holda, taxminiy koeffitsient ikkilik kovaryatlar uchun RD hisoblanadi (15). Misolda, x (0.33) koeffitsienti RD vaqtga mos kelishini hisobga olib, davolangan va nazorat guruhlari orasidagi RD. Biroq, bunday taxmin haqiqatan ham to'g'ri bo'lishi mumkin emas va biz vaqt va x o'rtasidagi o'zaro ta'sir muddatini kiritishimiz kerak .

E'tibor bering , GEE modelida ko'rsatilgan vaqt va x o'rtasida o'zaro ta'sir mavjud . Vaqt cheklangan kub spline funktsiyasi bilan o'zgartiriladi (16). Natijalar Ostin usuli yordamida taxmin qilinganga juda yaqin.

Natija shuni ko'rsatadiki, Ostin usuli bo'yicha taxmin qilingan RDlar psevdo-qiymat usuli bilan baholanganidan kattaroqdir, lekin ular bir-biriga yaqin ( 3-rasm ).

Ostin usuli (qattiq chiziq) va soxta qiymat modeli (kesilgan chiziq) yordamida baholangan xavf farqlarini solishtirish.

Shaxsiy darajadagi ma'lumotlar bo'lmasa, Altman usullari

Altman va uning hamkasblari, agar davolangan va nazorat guruhining omon qolish ehtimoli standart xatolari (SE) berilgan bo'lsa, RDning SE ni (17) tenglama yordamida baholash mumkin, deb taklif qilishdi.

SE rd = SE ishlov berilgan 2 + SE ctrl 2 2

RD 95% ishonch oralig'ini quyidagicha baholash mumkin:

Rda hisoblash quyidagi kod yordamida amalga oshirilishi mumkin.

Beshinchi vaqt oralig'idan keyin ishonch oralig'i 0, bu yuklash usuli bilan olinganidan ancha farq qiladi. Ehtimol, Altman usuli individual darajadagi ma'lumotlar yo'q bo'lganda qo'llaniladi va shuning uchun natijalarni boshqa baholovchilar bilan solishtirib bo'lmaydi.

Xulosa

Maqolada omon qolish tahlilida RD va NNTni hisoblash bo'yicha bosqichma-bosqich ko'rsatma berilgan. R bilan hisob-kitobni tasvirlash uchun omon qolish ma'lumotlarini o'z ichiga olgan sun'iy ma'lumotlar to'plami ishlatilgan. RD va NNTni aniqlashning bir qancha usullari mavjud: Ostin usuli, Altman usuli va soxta qiymatli protsedura. Altman usuli individual darajadagi ma'lumotlar yo'q bo'lganda qo'llaniladi va shuning uchun natijalarni boshqa baholovchilar bilan solishtirib bo'lmaydi. Ishonch oralig'ini bootstrap texnikasi yordamida baholash mumkin. RRR bilan taqqoslaganda, RD yoki NNT aralashuvning xavfi va foydasi haqida to'liq ma'lumot beradi. Tadqiqot amaliyotida, qoidani ishlab chiqish bilan shug'ullanadigan klinisyenler va boshqa ishchilar uchun dalillarni yanada ma'lumotli qilish uchun RRR va RD haqida xabar berish asosiy qoidadir.

Rahmatlar

Moliyalashtirish : Tadqiqot Xitoyning Zhejiang provintsial tabiatshunoslik jamg'armasi (LGF18H150005) tomonidan qo'llab -quvvatlandi.

Izohlar

Manfaatlar to'qnashuvi : Mualliflar e'lon qilish uchun manfaatlar to'qnashuvi yo'q.