Visualizations, alongside summary tables and participant-level listings, are essential for presenting clinical trial results transparently and comprehensively. When reporting the results of clinical trials, the goal of visualization is to communicate the results of specific pre-planned analyses with visualization that are tailored to the endpoint and analysis being reported. We are considering the visualization of HCEs, combining multiple time-to-event outcomes, ordered according to a given prioritization and the timing of events, with a single continuous outcome. An illustrative example is the kidney disease progression HCE with a straightforward structure of the composite of clinical events of death and kidney failure and declines in eGFR as surrogates for kidney failure. The HCEs are analyzed by win statistics and visualized using maraca plots. Although maraca plots are very granular and allow for a detailed presentation of the distribution of HCE, researchers are still tasked with explanation of the magnitude of the treatment effect estimated by win odds. In explaining the magnitude of the treatment effect, we propose a comprehensive visualization approach. In the clinical trial design stage, we propose the sunset plots to visualize all possible treatment effects that can be observed based on the treatment effects on components. In reporting the results of the trial, we recommend the maraca plots as the primary method of visualization of the results. While the 2-d mosaic plot with the ordinal dominance graph directly corresponds to the win odds as treatment effect measure and can be used as the primary analysis-specific visualization method. And finally, we propose the Dustin plot to visualize the supportive analysis of the components, added cumulatively from the event of highest priority to assess the consistency of the treatment effect on all outcomes.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
6+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
5+阅读 · 9月7日
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
11+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
11+阅读 · 9月1日
相关VIP内容
相关资讯
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
《pyramid Attention Network for Semantic Segmentation》
统计学习与视觉计算组
44+阅读 · 2018年8月30日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
相关基金
国家自然科学基金
23+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员