Effect measures for comparing paired event times
比较配对事件时间的效应度量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要主要研究临床配对生存时间的统计推断，尚不足以归入给定的经济学领域细分。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
比较配对事件时间的效应度量
- 研究问题
- 在个体肿瘤试验中比较连续两次治疗的事件时间时，如何在随机右删失下可靠估计无进展生存期比相关概率并控制检验错误率？
- 方法与思路
- 作者调整配对事件时间相对治疗效应的方法以估计相关概率，并开发限制平均生存时间差与比的推断程序，辅以模拟和真实试验分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，许多既有生存期比检验无法控制名义一类错误率；所提概率和限制平均生存时间方法在模拟中提供更可靠的推断。
- 阅读关注点
- 应核对配对依赖、删失假设、限制时间窗及效应定义，并区分前后治疗的描述性比较与因果解释各自需要的条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或接收未获核实。摘要未列出检验公式、假设和数值表现，也未说明连续治疗比较的因果识别条件。
原文摘要
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.