The Predictive Approaches to Treatment Effect Heterogeneity statement focused on baseline risk as a robust predictor of treatment effect and provided guidance on risk-based assessment of treatment effect heterogeneity in the RCT setting. The aim of this study was to extend this approach to the observational setting using a standardized scalable framework. The proposed framework consists of five steps: 1) definition of the research aim, i.e., the population, the treatment, the comparator and the outcome(s) of interest; 2) identification of relevant databases; 3) development of a prediction model for the outcome(s) of interest; 4) estimation of relative and absolute treatment effect within strata of predicted risk, after adjusting for observed confounding; 5) presentation of the results. We demonstrate our framework by evaluating heterogeneity of the effect of angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors versus beta blockers on three efficacy and six safety outcomes across three observational databases. The proposed framework can supplement any comparative effectiveness study. We provide a publicly available R software package for applying this framework to any database mapped to the Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model. In our demonstration, patients at low risk of acute myocardial infarction received negligible absolute benefits for all three efficacy outcomes, though they were more pronounced in the highest risk quarter, especially for hospitalization with heart failure. However, failing diagnostics showed evidence of residual imbalances even after adjustment for observed confounding. Our framework allows for the evaluation of differential treatment effects across risk strata, which offers the opportunity to consider the benefit-harm trade-off between alternative treatments.


翻译:治疗效果异质性说明侧重于基线风险,作为治疗效果的可靠预测,并为基于风险的治疗效果评估提供了指导。这项研究的目的是利用标准化的可缩放框架将这一方法扩大到观察环境。拟议框架包括五个步骤:1) 界定研究目标,即人口、治疗、参照方和感兴趣的结果;2) 确定相关数据库;3) 为相关结果开发一个预测模型;4) 对预测风险层的相对和绝对治疗效果进行基于风险的评估,然后根据观察到的混杂情况进行调整;5) 介绍结果。我们通过评估Angiostensin enverval enzyme(ACE)抑制剂和乙型阻塞在三个观测数据库中的三种功效和六项安全结果的异质性性。拟议框架可以补充任何比较性残余研究;3) 为将这一框架应用于在预测风险层的预测风险层中的相对和绝对治疗效果;4) 估算结果的估算结果的相对和绝对效果;5) 介绍结果。我们展示了我们的框架,通过评估Andenen en en enevent enal enal adal Ex Procialal Exal Exal Exalalalalalal 结果结果,我们的所有演示患者都展示了我们所观察到的诊断性结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

医学人工智能AIM(Artificial Intelligence in Medicine)杂志发表了多学科领域的原创文章,涉及医学中的人工智能理论和实践,以医学为导向的人类生物学和卫生保健。医学中的人工智能可以被描述为与研究、项目和应用相关的科学学科,旨在通过基于知识或数据密集型的计算机解决方案支持基于决策的医疗任务,最终支持和改善人类护理提供者的性能。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/artmed/
不可错过!700+ppt《因果推理》课程!杜克大学Fan Li教程
专知会员服务
69+阅读 · 2022年7月11日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
73+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月19日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员