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统计学 > 方法论

arXiv:2503.03065 (stat)
[提交于 2025年3月5日 ]

标题: 中位生存时间的元分析与方差倒数加权

标题: Meta-analysis of median survival times with inverse-variance weighting

Authors:Sean McGrath, Jonathan Kimmelman, Omer Ozturk, Russell Steele, Andrea Benedetti
摘要: 我们考虑基于中位生存时间的结果度量的元分析问题,例如不同组之间中位生存时间的差异。 具有事件发生时间结果的原始研究通常会报告基于Kaplan-Meier估计器的中位生存时间及其相应的置信区间。 然而,在这种情况下,应用传统的逆方差加权方法对基于中位生存时间的结果度量进行元分析通常是具有挑战性的,因为在此设置中通常无法获得组内标准误差估计值。 在本文中,我们考虑一种逆方差加权方法,用于对中位生存时间进行元分析,该方法从报告的置信区间中估计组内标准误差。 我们进行了一系列模拟研究,评估该方法在研究层面(即,用于估计中位生存时间的标准误差)和元分析层面(即,用于估计合并中位数、中位数差异和中位数比值)的性能。 我们发现,这种方法在大多数情况下与使用真实组内标准误差的基准方法表现相当,用于对基于中位数的结果度量进行元分析。 随后,我们在一项评估随机试验中分配到实验组与对照组的生存获益的元分析中展示了该方法的应用。
摘要: We consider the problem of meta-analyzing outcome measures based on median survival times, such as the difference of median survival times between groups. Primary studies with time-to-event outcomes often report estimates of median survival times and corresponding confidence intervals based on the Kaplan-Meier estimator. However, applying conventional inverse-variance weighted methods to meta-analyze outcome measures based on median survival is often challenging because within-study standard error estimates are typically not available in this setting. In this article, we consider an inverse-variance weighted approach to meta-analyze median survival times that estimates the within-study standard errors from the reported confidence intervals. We conduct a series of simulation studies evaluating the performance of this approach at the study level (i.e., for estimating the standard error of median survival) and the meta-analytic level (i.e., for estimating the pooled median, difference of medians, and ratio of medians). We find that this approach often performs comparable to a benchmark approach that uses the true within-study standard errors for meta-analyzing median-based outcome measures. We then illustrate an application of this approach in a meta-analysis evaluating survival benefits of being assigned to experimental arms versus comparator arms in randomized trials for non-small cell lung cancer therapies.
主题: 方法论 (stat.ME)
引用方式: arXiv:2503.03065 [stat.ME]
  (或者 arXiv:2503.03065v1 [stat.ME] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.03065
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Sean McGrath [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 3 月 5 日 00:06:34 UTC (107 KB)
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