非比例风险下生存分析统计方法的中立比较
统计方法学
2023-10-10 v1
摘要
当比例风险假设成立时，已有成熟的生存时间数据分析方法，但在非比例风险（NPH）情形下最佳推断方法尚无共识。然而，针对该情形已提出多种用于检验与估计的参数与非参数方法。为对预期出现非比例风险的临床试验统计分析提供建议，我们在不同非比例风险情景下开展了一项全面的模拟研究，包括治疗效应延迟发生、风险曲线交叉、具有不同治疗效应的亚组以及疾病进展后风险变化。我们评估了广泛方法的 I 类错误率控制、功效和置信区间覆盖率（如适用），包括加权 log-rank 检验、MaxCombo 检验、限制性平均生存时间（RMST）、平均风险比和里程碑生存概率等汇总度量，以及加速失效时间回归模型。我们发现，在 NPH 情景下选择分析策略时，可解释性与功效之间存在权衡。基于加权 log-rank 检验的分析方法通常在功效方面占优，但无法提供易于解释的治疗效应估计；此外，依据权重函数不同，它们检验的是风险函数相等的窄零假设，拒绝该零假设未必能直接得出生存函数方面治疗获益的结论。相比之下，基于 RMST 差值等易解释度量的非参数流程在大多数情景下功效较低。基于特定生存分布的模型方法功效较高，但常给出有偏估计且置信区间覆盖率低于名义水平。
引用
@article{arxiv.2310.05622,
title = {A neutral comparison of statistical methods for time-to-event analyses under non-proportional hazards},
author = {Florian Klinglmüller and Tobias Fellinger and Franz König and Tim Friede and Andrew C. Hooker and Harald Heinzl and Martina Mittlböck and Jonas Brugger and Maximilian Bardo and Cynthia Huber and Norbert Benda and Martin Posch and Robin Ristl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05622},
year = {2023}
}