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Analysis of Clustered Competing Risks Data using Subdistribution Hazard Models with Multivariate Frailties

机译:使用具有多元脆弱性的子分布危害模型分析竞争风险的聚集数据

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摘要

Competing risks data often exist within a center in multicenter randomized clinical trials where the treatment effects or baseline risks may vary among centers. In this paper we propose a subdistribution hazard regression model with multivariate frailty to investigate heterogeneity in treatment effects among centers from multicenter clinical trials. For inference, we develop a hierarchical likelihood (or h-likelihood) method, which obviates the need for an intractable integration over the frailty terms. We show that the profile likelihood function derived from the h-likelihood is identical to the partial likelihood, and hence it can be extended to the weighted partial likelihood for the subdistribution hazard frailty models. The proposed method is illustrated with a dataset from a multicenter clinical trial on breast cancer as well as with a simulation study. We also demonstrate how to present heterogeneity in treatment effects among centers by using a confidence interval for the frailty for each individual center and how to perform a statistical test for such heterogeneity using a restricted h-likelihood.
机译:在多中心随机临床试验中,竞争风险数据通常存在于中心内,其中治疗效果或基线风险可能在各中心之间有所不同。在本文中,我们提出了一个多变量脆弱性的子分布风险回归模型,以研究来自多中心临床试验的各中心之间在治疗效果上的异质性。为了进行推断,我们开发了一种层次似然法(或h似然法),该方法避免了在脆弱性条件上进行棘手的积分的需求。我们表明,从h可能性得出的轮廓似然函数与部分似然相同,因此对于子分布危害脆弱模型,可以将其扩展到加权的部分似然。一项针对乳腺癌的多中心临床试验的数据集以及一项模拟研究对提出的方法进行了说明。我们还演示了如何通过使用每个个体中心的脆弱性的置信区间来展示中心间治疗效果的异质性,以及如何使用受限的h可能性对此类异质性进行统计检验。

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