A non-parametric proportional risk model to assess a treatment effect in time-to-event data
评估事件发生时间数据中治疗效应的非参数比例风险模型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：摘要以两组治疗效应评估为目标，并给出随机对照试验应用，直接关联因果推断；其核心并非所列分位数方法。
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…
评估事件发生时间数据中治疗效应的非参数比例风险模型
- 研究问题
- 在两组事件发生时间数据中，如何直接估计随时间保持恒定的累计事件风险比，而不依赖比例瞬时风险假设？
- 方法与思路
- 作者提出以累计事件风险比恒定为假设的非参数模型，直接估计相对风险，并计算需治疗人数作为绝对效应度量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法通过模拟展示有效性，并应用于达格列净随机试验中的首次心力衰竭住院风险，使相对与绝对效应便于解释。
- 阅读关注点
- 应核对比例累计风险假设与比例瞬时风险假设的区别、删失处理、风险比推断，以及需治疗人数对应的时间点和不确定性。
- 阅读边界
- 所给来源为 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；非参数不意味着无假设，摘要未说明删失及推断条件。
原文摘要
Time-to-event analysis often relies on prior parametric assumptions, or, if a non-parametric approach is chosen, Cox's model. This is inherently tied to the assumption of proportional hazards, with the analysis potentially invalidated if this assumption is not fulfilled. In addition, most interpretations focus on the hazard ratio, that is often misinterpreted as the relative risk. In this paper, we introduce an alternative to current methodology for assessing a treatment effect in a two-group situation, not relying on the proportional hazards assumption but assuming proportional risks. Precisely, we propose a new non-parametric model to directly estimate the relative risk of two groups to experience an event under the assumption that the risk ratio is constant over time. In addition to this relative measure, our model allows for calculating the number needed to treat as an absolute measure, providing the possibility of an easy and holistic interpretation of the data. We demonstrate the validity of the approach by means of a simulation study and present an application to data from a large randomized controlled trial investigating the effect of dapagliflozin on the risk of first hospitalization for heart failure.