从已发表的卡普兰-梅尔曲线中重建患者生存水平数据.
Jaromme Kim1, Prabhakar Chalise1, Jianghua He1
1Department of Biostatistics and Data Science, University of Kansas Medical Center, 3901 Rainbow Blvd, Kansas City, KS, 66160, USA.
从卡普兰-梅尔 (KM) 曲线中重建个体患者数据 (IPD) 可靠地重现生存数据. 当IPD无法使用时,这种方法为临床试验设计和元分析提供了有价值的工具.
科学领域:
- 生物统计学 生物统计学
- 临床试验方法论 临床试验方法论
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 个体级患者数据 (IPD) 对于临床试验设计,元分析和方法研究至关重要.
- 访问IPD通常是有限的,需要使用替代数据重建方法.
- 卡普兰-梅尔 (KM) 存活曲线通常被发表,但缺乏细粒度的患者层面细节.
研究的目的:
- 从已发表的卡普兰-梅尔 (KM) 生存曲线中重建个体患者数据 (IPD) 的方法进行审查和评估.
- 提供关于生存数据重建的最佳方法的实际指导.
- 评估重建的生存数据的准确性和可靠性.
主要方法:
- 从KM曲线中提取坐标的方法的系统审查.
- 从46个已发表的KM曲线中重建个人生存数据.
- 通过比较重建数据与原始研究结果的危险比率 (HRs) 和置信区间 (CI) 来量化准确性.
主要成果:
- 在重建和原始HR和CI之间观察到很高的相似性,差异通常在5%以下.
- 重建HR的平均和中位数绝对百分比差异分别为2.85%和2.14%.
- 重建方法在复制KM曲线的生存数据方面表现出可靠的性能.
结论:
- 重建的数据提供了与原始出版物中的估计值相似的估计值.
- 重建数据的准确性受到公布KM曲线的质量 (噪音) 和适当的预处理的影响.
- 这种经过验证的方法增强了公布的KM曲线在IPD无法访问时用于二级研究的实用性.
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