The progression-free survival ratio (PFSr) is a widely used measure in personalized oncology trials. It evaluates the effectiveness of treatment by comparing two consecutive event times - one under standard therapy and one under an experimental treatment. However, most proposed tests based on the PFSr cannot control the nominal type I error rate, even under mild assumptions such as random right-censoring. Consequently the results of these tests are often unreliable. As a remedy, we propose to estimate the relevant probabilities related to the PFSr by adapting recently developed methodology for the relative treatment effect between paired event times. As an additional alternative, we develop inference procedures based on differences and ratios of restricted mean survival times. An extensive simulation study confirms that the proposed novel methodology provides reliable inference, whereas previously proposed techniques break down in many realistic settings. The utility of our methods is further illustrated through an analysis of real data from a molecularly aided tumor trial.


翻译:无进展生存期比值(PFSr)是个体化肿瘤试验中广泛使用的度量指标。它通过比较标准疗法与实验性治疗下连续发生的两个事件时间来评估治疗效果。然而,基于PFSr的大多数现有检验方法即使在随机右删失等温和假设下,也无法控制名义上的第一类错误率,导致这些检验结果往往不可靠。为此,我们通过改进近期发展的配对事件时间相对治疗效果方法,提出估计与PFSr相关的关键概率。作为补充方案,我们还开发了基于限制平均生存时间差值比与比值比的推断程序。大量模拟研究证实,所提出的新方法能提供可靠的统计推断,而先前技术在许多现实场景中均失效。通过对分子辅助肿瘤试验真实数据的分析,进一步验证了本方法的实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

保形时间序列预测入门指南
专知会员服务
15+阅读 · 2025年11月28日
数据质量维度的实践展开:一项综述
专知会员服务
20+阅读 · 2025年7月28日
UnHiPPO:面向不确定性的状态空间模型初始化方法
专知会员服务
11+阅读 · 2025年6月6日
【NeurIPS2023】用几何协调对抗表示学习视差
专知会员服务
27+阅读 · 2023年10月28日
【KDD2023】对领域泛化的异质性进行定量度量和对比分析
专知会员服务
24+阅读 · 2023年5月29日
【ICML2022】Sharp-MAML:锐度感知的模型无关元学习
专知会员服务
17+阅读 · 2022年6月10日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
【WWW2021】知识图谱逻辑查询的自监督双曲面表示
专知会员服务
30+阅读 · 2021年4月9日
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
现代情感分析方法
算法与数学之美
14+阅读 · 2018年1月12日
EKF常用于目标跟踪系统的扩展卡尔曼滤波器
无人机
10+阅读 · 2017年7月25日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
2+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 1月22日
VIP会员
相关VIP内容
保形时间序列预测入门指南
专知会员服务
15+阅读 · 2025年11月28日
数据质量维度的实践展开:一项综述
专知会员服务
20+阅读 · 2025年7月28日
UnHiPPO:面向不确定性的状态空间模型初始化方法
专知会员服务
11+阅读 · 2025年6月6日
【NeurIPS2023】用几何协调对抗表示学习视差
专知会员服务
27+阅读 · 2023年10月28日
【KDD2023】对领域泛化的异质性进行定量度量和对比分析
专知会员服务
24+阅读 · 2023年5月29日
【ICML2022】Sharp-MAML:锐度感知的模型无关元学习
专知会员服务
17+阅读 · 2022年6月10日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年7月31日
【WWW2021】知识图谱逻辑查询的自监督双曲面表示
专知会员服务
30+阅读 · 2021年4月9日
相关资讯
【ICML2021】因果匹配领域泛化
专知
12+阅读 · 2021年8月12日
NAACL 2019 | 一种考虑缓和KL消失的简单VAE训练方法
PaperWeekly
20+阅读 · 2019年4月24日
详解常见的损失函数
七月在线实验室
20+阅读 · 2018年7月12日
现代情感分析方法
算法与数学之美
14+阅读 · 2018年1月12日
EKF常用于目标跟踪系统的扩展卡尔曼滤波器
无人机
10+阅读 · 2017年7月25日
基于LDA的主题模型实践(一)
机器学习深度学习实战原创交流
20+阅读 · 2015年9月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
2+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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员