Cumulative meta-analysis (MA) of pa

Cumulative meta-analysis (MA) of patient-oriented outcomes is commonly used to determine if the addition of a new trial to a series of the existing trials results in a statistically significant change in the overall treatment effect [1]. This approach implies that repeated significance testing is likely to increase the risk of random error and false-positive (FP) results as the number of studies increases. Recent studies have suggested that apparently conclusive evidence resulting from MAs may be inconclusive [2], [3], [4] and [5].

For evidence obtained from MAs to be categorized as conclusive, the total number of participants should be at least as large as the sample (or information) size of a single optimally powered randomized controlled trial (RCT) [2] and [6]. The optimal information size is calculated using a prespecified event rate in the control group, minimum intervention effect, and desired maximum risk of type I and type II errors. When the observed information size is less than the optimal, the imprecision of the estimate of treatment effect and risk of obtaining FP result (type I error) increase. Accordingly, the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group recommends that if the total number of patients included in a systematic review is less than the optimal information size, it should be rated down for imprecision [7].

Trial sequential analysis (TSA) has been proposed as a method to determine if results of MAs are conclusive by providing the optimal sample size and monitoring boundaries analogous to constructing interim monitoring boundaries for individual RCTs [2]. In TSA, the optimal information size can also be calculated so that the minimum intervention effect is estimated from low-bias trials [2] and by accounting for between-trial diversity, which is defined as a relative reduction in variance because of switching from random-effects model to a fixed-effects model [8].

The TSA methods have been incorporated into publically available software [9]. However, at present, the methods can address binary and continuous outcomes using one spending function (O’Brien-Fleming) but not time-to-event outcomes. These patient-oriented outcomes, such as the overall survival or progression-free survival, are central to studies of many diseases, including cancer and HIV. Therefore, there is a need for TSA that can incorporate both hazard ratios (HRs) for time-to-event outcomes and relative risk, risk difference, or odds ratio for binary outcomes. The Cochrane Handbook recommends that the effect measure for time-to-event outcomes should be expressed as HR [10], and methods exist to extract approximate HRs from published studies that did not explicitly report them [11], [12], [13] and [14]. Time-to-event outcomes can be analyzed as binary outcomes, but it is generally accepted that this practice leads to the loss of power and that it should be avoided [11]. The pooled meta-analytic estimates and heterogeneity will also likely be different for time-to-event outcomes compared with the same outcomes classified as binary, which will yield different TSA results.

Our objective was to present a method for performing TSA for time-to-event outcomes when HRs and their standard errors are available. Furthermore, no study to date has addressed the conclusiveness of evidence in MAs of time-to-event outcomes, which are prevalent in cancer trials. We used these methods to assess the conclusiveness of MAs of treatments for multiple myeloma.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สะสม meta-analysis (MA) ของผลที่มุ่งเน้นผู้ป่วยเป็นที่นิยมใช้การตรวจสอบหากผลของการทดลองใหม่เพื่อชุดของการทดลองที่มีอยู่ในการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติโดยรวมผล [1] วิธีการนี้หมายความว่า การทดสอบนัยสำคัญซ้ำมีแนวโน้มเพิ่มความเสี่ยงของข้อผิดพลาดแบบสุ่ม และผลบวกเท็จ (FP) เป็นหมายเลขของการศึกษาเพิ่มขึ้น การศึกษาล่าสุดได้แนะนำว่า เห็นได้ชัดว่าหลักฐานที่แน่ชัดเกิดจากนศอาจสรุปไม่ได้ [2], [3], [4] [5]สำหรับหลักฐานที่ได้รับจากนศจะถูกจัดประเภทเป็นข้อสรุป จำนวนผู้เข้าร่วมควรจะน้อยใหญ่เป็นขนาดตัวอย่าง (หรือข้อมูล) เดียวขับเคลื่อนเหมาะสมควบคุมการทดลองแบบสุ่ม (RCT) [2] และ [6] คำนวณขนาดข้อมูลที่เหมาะสมโดยใช้เหตุการณ์ที่ prespecified คะแนนในกลุ่มควบคุม ผลแทรกแซงน้อยที่สุด และความเสี่ยงสูงสุดที่ต้องการชนิดของฉัน และพิมพ์ข้อผิดพลาดที่สอง เมื่อขนาดข้อมูลที่สังเกตได้จะน้อยกว่าที่เหมาะสม การประเมินผลการรักษาและความเสี่ยงของการได้รับผล FP imprecision (ประเภทที่ผิดพลาด) เพิ่มขึ้น ดังนั้น การปรับระดับของคำแนะนำประเมิน พัฒนา และการประเมิน (เกรด) คณะทำงานแนะนำว่า ถ้าจำนวนรวมของผู้ป่วยในระบบตรวจสอบน้อยกว่าขนาดข้อมูลที่ดีที่สุด มันควรจะคะแนน imprecision [7]ทดลองใช้วิเคราะห์ตามลำดับ (TSA) ได้รับการเสนอเป็นวิธีการที่จะกำหนดว่า ผลลัพธ์ของ MAs มีข้อสรุป โดยให้ขนาดตัวอย่างที่ดีที่สุด และการตรวจสอบขอบเขตคล้ายกับการสร้างขอบเขตการตรวจสอบระหว่างกาลสำหรับแต่ละ Rct [2] ใน TSA ขนาดข้อมูลที่เหมาะสมสามารถคำนวณดังนั้นคาดผลแทรกแซงน้อยที่สุด จากอคติต่ำทดลอง [2] และ โดยบัญชีความหลากหลายระหว่างทดลอง ซึ่งกำหนด โดยไปลดสัมพันธ์ในผลต่างเนื่องจากเปลี่ยนจากแบบจำลองผลกระทบแบบสุ่มไปแบบถาวรผล [8]การรวมวิธี TSA ซึ่งเปิดเผยซอฟต์แวร์ [9] อย่างไรก็ตาม ปัจจุบัน วิธีการสามารถที่อยู่ผลไบนารี และต่อเนื่องโดยใช้ฟังก์ชันหนึ่งใช้จ่ายแต่ผลลัพธ์ไม่เวลาไปเหตุการณ์ (โอไบรอันเฟลมมิ่ง) ผลเหล่านี้มุ่งเน้นผู้ป่วย เช่นอยู่รอดโดยรวมหรือปราศจากความก้าวหน้าอยู่รอด เป็นศูนย์กลางการศึกษาโรคต่าง ๆ โรคมะเร็งและเอชไอวี ดังนั้น มีความจำเป็นสำหรับ TSA ที่สามารถรวมทั้งอัตราส่วนอันตราย (ชั่วโมง) สำหรับอีเวนท์เวลาผลลัพธ์ และความเสี่ยงสัมพัทธ์ ความแตกต่างของความเสี่ยง หรืออัตราส่วนราคาต่อรองผลไบนารี คู่มือ Cochrane แนะนำให้ วัดผลสำหรับอีเวนท์เวลาผลลัพธ์ควรแสดงเป็นชั่วโมง [10], และวิธีที่มีอยู่เพื่อแยกชั่วโมงโดยประมาณจากการศึกษาการเผยแพร่ที่ไม่ได้ชัดเจนรายงานพวกเขา [11], [12], [13] [14] และ เวลาที่เหตุการณ์ผลที่ได้สามารถนำมาวิเคราะห์เป็นผลไบนารี แต่โดยทั่วไปยอมรับว่า วิธีการนี้นำไปสู่การสูญเสียพลังงาน และที่ควรหลีกเลี่ยง [11] การประเมินวิเคราะห์ meta-pooled และ heterogeneity ยังอาจจะแตกต่างกันสำหรับเวลาที่เหตุการณ์ผลเปรียบเทียบกับผลเดียวกันที่จัดเป็น binary ซึ่งผลต่างของ TSAวัตถุประสงค์ของเราคือการ นำเสนอวิธีการทำ TSA ผลเวลาที่เหตุการณ์เมื่อมีชั่วโมงและข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขา นอกจากนี้ ไม่มีการศึกษาถึงวันได้ส่ง conclusiveness พยานหลักฐานมาสของอีเวนท์เวลาผล ซึ่งเป็นที่แพร่หลายในการทดลองของมะเร็ง เราสามารถใช้วิธีการเหล่านี้ในการประเมิน conclusiveness ของ MAs ในการรักษาต่อม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สะสม meta-analysis (MA) ของการรักษาผู้ป่วยที่มุ่งเน้นการเป็นที่นิยมใช้เพื่อตรวจสอบว่านอกเหนือจากการพิจารณาคดีใหม่กับชุดของผลการทดลองที่มีอยู่ให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติในผลการรักษาโดยรวม [1] วิธีการนี้มีความหมายว่าการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญซ้ำมีแนวโน้มที่จะเพิ่มความเสี่ยงของความผิดพลาดแบบสุ่มและ false-positive (FP) ผลลัพธ์ที่ได้เป็นจำนวนของการศึกษาเพิ่มขึ้น การศึกษาล่าสุดชี้ให้เห็นว่าหลักฐานที่เห็นได้ชัดเป็นผลมาจาก MAs อาจจะสรุปไม่ได้ [2], [3] [4] และ [5].

หาหลักฐานที่ได้รับจาก MAs จะถูกแบ่งออกเป็นข้อสรุปจำนวนผู้เข้าร่วมควรมีอย่างน้อย มีขนาดใหญ่เป็นขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (หรือข้อมูล) ของขับเคลื่อนได้อย่างดีที่สุดทดลองควบคุมแบบสุ่ม (RCT) [2] และ [6] ขนาดข้อมูลที่ดีที่สุดที่มีการคำนวณโดยใช้อัตราเหตุการณ์ prespecified ในกลุ่มควบคุมผลการแทรกแซงขั้นต่ำและต้องการความเสี่ยงสูงสุดของ Type I และ Type II ข้อผิดพลาด เมื่อขนาดของข้อมูลที่สังเกตได้น้อยกว่าที่ดีที่สุดไม่แน่ชัดของการประมาณการของผลการรักษาและความเสี่ยงของการได้รับผล FP ที่ (ชนิดของข้อผิดพลาด I) เพิ่มขึ้น ดังนั้นการวัดผลประเมินผลข้อเสนอแนะการพัฒนาและการประเมินผล (เกรด) กลุ่มการทำงานแนะนำว่าหากจำนวนของผู้ป่วยรวมอยู่ในระบบตรวจสอบน้อยกว่าขนาดข้อมูลที่ดีที่สุดก็ควรจะจัดอันดับลงไม่แน่ชัด [7].

ลำดับการพิจารณาคดี การวิเคราะห์ (TSA) ได้รับการเสนอให้เป็นวิธีการที่จะตรวจสอบว่าผลของโทมีข้อสรุปโดยการให้ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่ดีที่สุดและการตรวจสอบขอบเขตคล้ายคลึงกับการสร้างขอบเขตการตรวจสอบระหว่างกาลสำหรับ RCTs บุคคล [2] ใน TSA ขนาดข้อมูลที่ดีที่สุดนอกจากนี้ยังสามารถคำนวณเพื่อให้ผลการแทรกแซงขั้นต่ำประมาณจากการทดลองต่ำอคติ [2] และการบัญชีสำหรับระหว่างการพิจารณาคดีความหลากหลายซึ่งถูกกำหนดให้เป็นลดลงเมื่อเทียบกับในแปรปรวนเนื่องจากการเปลี่ยนจากการสุ่ม รุ่น -effects ไปแบบคงที่ผลกระทบ [8].

วิธี TSA ได้รับการจดทะเบียนเป็นซอฟต์แวร์ที่สามารถใช้ได้สาธารณะ [9] อย่างไรก็ตามในปัจจุบันวิธีการที่สามารถอยู่ผลไบนารีและต่อเนื่องโดยใช้ฟังก์ชั่นการใช้จ่ายอย่างใดอย่างหนึ่ง (โอไบรอัน-เฟลมมิ่ง) แต่ไม่ได้ผลระยะเวลาในการจัดกิจกรรม เหล่านี้การรักษาผู้ป่วยที่มุ่งเน้นเช่นการรอดชีวิตโดยรวมหรือ progression-free survival, เป็นศูนย์กลางการศึกษาของหลายโรครวมทั้งโรคมะเร็งและโรคเอดส์ ดังนั้นจึงมีความจำเป็นสำหรับ TSA ที่สามารถรวมทั้งอัตราส่วนอันตราย (ชั่วโมง) สำหรับผลเวลาในการจัดกิจกรรมและความเสี่ยงแตกต่างกันมีความเสี่ยงหรืออัตราส่วนราคาต่อรองสำหรับผลไบนารี The Cochrane คู่มือแนะนำว่ามาตรการที่มีผลสำหรับผลเวลาในการจัดกิจกรรมที่ควรจะแสดงเป็นทรัพยากรบุคคล [10] และวิธีการที่มีอยู่เพื่อดึงชมโดยประมาณจากการศึกษาที่เผยแพร่ที่ไม่แน่ชัดรายงาน [11] [12] [13 ] และ [14] ผลเวลาในการจัดกิจกรรมที่สามารถวิเคราะห์ได้ผลไบนารี แต่ก็เป็นที่ยอมรับกันโดยทั่วไปว่าการปฏิบัติเช่นนี้จะนำไปสู่การสูญเสียพลังงานและมันควรจะหลีกเลี่ยง [11] รวบรวมประมาณการอภิวิเคราะห์และเซลล์สืบพันธุ์จะยังมีแนวโน้มที่จะแตกต่างกันสำหรับผลเวลาที่เหตุการณ์เมื่อเทียบกับผลลัพธ์เดียวกันจัดเป็นไบนารีซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่ TSA ที่แตกต่างกัน.

วัตถุประสงค์ของเราคือการที่จะนำเสนอวิธีการสำหรับการดำเนินการ TSA สำหรับเวลาที่จะ ผลกิจกรรมผู้รับเมื่อชมและข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขาที่มีอยู่ นอกจากนี้การศึกษาที่จะไม่มีวันได้ที่ conclusiveness หลักฐานใน MAs ของผลเวลาที่เหตุการณ์ซึ่งเป็นที่แพร่หลายในการทดลองมะเร็ง เราใช้วิธีการเหล่านี้เพื่อประเมิน conclusiveness ของโทของการรักษาสำหรับ myeloma หลาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์อภิมานสะสม ( MA ) ของผู้ป่วยที่มุ่งเน้นผลลัพธ์ที่ใช้กันทั่วไปเพื่อระบุว่า นอกเหนือจากการพิจารณาคดีใหม่ในชุดของการทดลองที่มีอยู่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในผล การรักษาโดยรวม [ 1 ] วิธีการนี้แสดงถึงว่า ย้ำ ทดสอบความมีนัยสำคัญมีแนวโน้มที่จะเพิ่มความเสี่ยงของความผิดพลาดแบบสุ่มและ false-positive ( FP ) ผลลัพธ์ที่เป็นหมายเลขของเพิ่มการศึกษา การศึกษาล่าสุดชี้ให้เห็นว่ามีแน่นอนหลักฐานที่เกิดจากแม่อาจจะสรุปไม่ได้ [ 2 ] , [ 3 ] , [ 4 ] และ [ 5 ]หลักฐานที่ได้รับจากแม่จะแบ่งเป็นข้อสรุป , จำนวนผู้เข้าร่วมควรมีอย่างน้อยขนาดใหญ่เป็นอย่าง ( หรือข้อมูล ) ขนาดของเดียวดีที่สุดขับเคลื่อนการวิจัยเชิงทดลองแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม ( Razorflame ) [ 2 ] และ [ 6 ] ข้อมูลที่ดีที่สุดขนาดคำนวณโดยใช้อัตราจรเหตุการณ์ในกลุ่มควบคุม ผลการแทรกแซงค่าต่ำสุดและสูงสุดของประเภทที่ต้องการความเสี่ยงและข้อผิดพลาด 2 ชนิด เมื่อตรวจสอบข้อมูลขนาดน้อยกว่าที่ดีที่สุด ความไม่แน่ชัดของประมาณการผลของการรักษาและความเสี่ยงของการได้รับผล FP ( ประเภทที่ 1 ) เพิ่มขึ้น ตามระดับของการประเมินข้อเสนอแนะ การพัฒนา และการประเมินผล ( เกรด ) กลุ่มงาน เสนอแนะว่า หากจำนวนผู้ป่วยรวมในการทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบน้อยกว่าข้อมูลที่เหมาะสม ขนาด มันควรจะมีคะแนนลงคลุมเครือ [ 7 ]การวิเคราะห์ลำดับขั้นการทดลอง ( TSA ) ได้เสนอวิธีการตรวจสอบว่าผลของ Mas สรุปความโดยให้ขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมและการตรวจสอบขอบเขตของการตรวจสอบขอบเขตคล้ายคลึงกับกาล RCTs บุคคล [ 2 ] ในการบิน ข้อมูลที่เหมาะสม เพื่อให้ขนาดนี้ยังสามารถคำนวณผลการแทรกแซงน้อยที่สุด คือประมาณจากการทดลอง [ 2 ] และตั้งค่าต่ำโดยบัญชีระหว่างความหลากหลายของการทดลอง ซึ่งหมายถึงการลดความสัมพันธ์ในรูปแบบ เพราะเปลี่ยนจากผลสุ่มคงที่ ผลแบบ [ 8 ]TSA วิธีการได้ถูกรวมเข้าไปใน publically ของซอฟต์แวร์ [ 9 ] อย่างไรก็ตาม ปัจจุบัน วิธีการสามารถแก้ไขไบนารีและต่อเนื่องผลโดยใช้หนึ่งใช้ฟังก์ชัน ( o"brien-fleming ) แต่ไม่ใช่เวลาของเหตุการณ์ ผู้ป่วยเหล่านี้มุ่งเน้นผลลัพธ์ เช่น การอยู่รอดโดยรวมหรือความก้าวหน้าในการอยู่รอดฟรี เป็นศูนย์กลางการศึกษาของหลายโรค รวมทั้งมะเร็งและเอดส์ ดังนั้น ต้องมีจุดหมายปลายทางที่สามารถรวมทั้งอันตรายอัตราส่วน ( น. ) สำหรับเวลาของเหตุการณ์และความเสี่ยง การประเมินความเสี่ยงที่ต่างกัน หรือ Odds Ratio สำหรับผลลัพธ์ของไบนารี คู่มือการวัดผลสำหรับ Cochrane แนะนำว่าเวลาของเหตุการณ์ที่ควรจะแสดงเป็น HR [ 10 ] และวิธีการที่มีอยู่เพื่อแยกประมาณชั่วโมงจากเผยแพร่การศึกษาที่ไม่ได้รายงานไว้อย่างชัดเจน [ 11 ] , [ 12 ] , [ 13 ] และ [ 14 ] เวลาของเหตุการณ์สามารถวิเคราะห์ผลแบบไบนารี แต่เป็นที่ยอมรับกันโดยทั่วไปว่า การปฏิบัตินี้จะนำไปสู่การสูญเสียอำนาจและมันควรจะหลีกเลี่ยง [ 11 ] อภิวิเคราะห์และประมาณการรวมที่สามารถจะยังอาจแตกต่างกันสำหรับเวลาเหตุการณ์ ผลเปรียบเทียบกับผลลัพธ์เดียวกันจัดเป็นเลขฐานสอง ซึ่งจะให้ผลประโยชน์ที่แตกต่างกันวัตถุประสงค์ของเราคือการเสนอวิธีการแสดงผลเมื่อเวลาเหตุการณ์ TSA สำหรับชั่วโมงและค่าของพวกเขาจะพร้อมใช้งาน นอกจากนี้ยังไม่มีการศึกษาถึงวันที่ได้ส่งหลักฐาน conclusiveness Mas เวลาผลลัพธ์ของเหตุการณ์ซึ่งเป็นที่แพร่หลายในการทดลองมะเร็ง เราใช้วิธีนี้เพื่อประเมิน conclusiveness ของมาสบัดเพื่อการอาศัย .