删失不良事件的荟萃分析
统计方法学
2024-02-12 v3 应用统计
摘要
荟萃分析是一种通过整合多项研究中治疗相关的毒理学发现来评估药物安全性的有力工具，因为临床试验通常效力不足，难以检测药物不良事件。然而，已发表临床研究中不良事件（AEs）报告不完整是一个常见问题，尤其在观察到的AE数量低于某项研究特定的预设阈值时。忽略常以较低频率出现的删失AE信息，会显著偏倚AE发生率的估计。尽管重要，这一常见的荟萃分析问题在文献中鲜有统计学或分析上的关注。为应对该挑战，我们提出一种贝叶斯方法，以在安全性数据的荟萃分析中容纳删失且可能罕见的AEs。通过模拟研究，我们证明所提方法可提高发生率概率点估计与区间估计的准确性，尤其在存在删失数据时。总体而言，所提方法提供了一种实用解决方案，有助于基于更充分信息做出药物安全相关决策。
引用
@article{arxiv.2101.07934,
title = {Meta-analysis of Censored Adverse Events},
author = {Xinyue Qi and Shouhao Zhou and Christine B. Peterson and Yucai Wang and Xinying Fang and Michael L. Wang and Chan Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07934},
year = {2024}
}