Testing for subgroup treatment effect consistency in the Cox model
Cox 模型中的亚组处理效应一致性检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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Cox 模型中的亚组处理效应一致性检验
- 研究问题
- 临床试验的总体疗效能否适用于特定患者亚组，以及亚组间的疗效差异是否小到在临床上可以忽略？
- 方法与思路
- 作者在 Cox 比例风险模型中，将加权处理与亚组交互系数的一致性写成等价性问题，构造双单侧检验及新检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，各检验具有渐近有效性，新检验在所考察情形下比双单侧检验更有功效，并用于一个由 CANTOS 试验启发的案例。
- 阅读关注点
- 应核对临床等价界值如何设定、加权交互系数的解释，以及比例风险条件、渐近论证和功效比较的设计。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未获核实；摘要未给出等价界值或具体结果，不能据此认定任何亚组疗效一致。
原文摘要
An overall treatment effect in a clinical trial may inadequately represent particular patient subgroups, creating uncertainty about whether a population-level efficacy conclusion can legitimately be transferred to them. Conventional interaction tests only investigate whether subgroup-specific treatment effects are exactly equal or not, but cannot detect whether the differences are small enough to be clinically negligible. We develop a formal framework for assessing subgroup treatment effect consistency for time-to-event outcomes within the Cox proportional hazards model. Consistency is formulated as an equivalence problem based on the (weighted) treatment-by-subgroup interaction coefficient. We consider detecting consistency between two complementary subgroups and consistency of subgroup-specific treatment effects with the overall treatment effect. For each setting, we develop a conventional two one-sided tests procedure (TOST) and a new test motivated by optimal equivalence testing for normally distributed parameters. We prove the asymptotic validity of all procedures and show empirically that the new tests are more powerful than their TOST counterparts. Finally, we apply the new methodology to a case study motivated by the CANTOS cardiovascular outcomes trial.