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J-GLOBAL ID：201802273233689559   整理番号：18A0150868

Royston Parmarモデルを用いたイベント発生までの時間データのBayes一段階IPDネットワークメタ分析【Powered by NICT】

Bayesian one-step IPD network meta-analysis of time-to-event data using Royston-Parmar models

著者 (4件)： Freeman Suzanne C. (MRC Clinical Trials Unit at UCL, Aviation House, 125 Kingsway, London, WC2B 6NH, UK) ,  Freeman Suzanne C. (Department of Health Sciences, Univeristy of Leicester, University Road, Leicester, LE1 7RH, UK) ,  Carpenter James R. (MRC Clinical Trials Unit at UCL, Aviation House, 125 Kingsway, London, WC2B 6NH, UK) ,  Carpenter James R. (London School of Hygiene & Tropical Medicine, Keppel Street, London, WC1E 7HT, UK)
資料名： Research Synthesis Methods  (Research Synthesis Methods)
巻： 8  号： 4  ページ： 451-464  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2735A  ISSN： 1759-2879  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークメタ分析(NMA)は処理推定値を計算し,ランク付けするために試験からの直接および間接的な証拠を組み合わせたものである。連続および2値アウトカムのためのモデリングアプローチは比較的良く開発されているが,研究はイベント発生までの時間転帰を行った。このような結果は,通常,Cox比例ハザード(PH)モデルを用いて解析した。しかし,より長いフォローアップ期間での腫瘍学,および標的治療の時間依存効果において,これはもはや適切ではないかもしれない。Bayesの設定で行われたネットワークメタ分析は人気が増加している。しかし,Coxモデルを適合させる計算集約的であり,多くのデータセットに対して不適当である。Royston Parmarモデルは時間依存効果を収容できる柔軟な代替物である。手術,放射線療法,化学療法を比較する37子宮頚癌試験(女性5922名)からの個々の参加者データ(IPD)に触発されて,本論文では全生存のためのIPD Royston Parmar Bayes NMAモデルを開発した。モデルに対するWinBUGSコードを与えた。処理ln(時間)の相互作用を考慮したPHのための包括的試験を行い,直接および間接的な証拠の一貫性を試験するかを示し,内の設計不均一性を評価するために使用できるかを示した。提案アプローチでは,IPD生存データのNMA(野辺山ミリ波干渉計,付加的な複雑さ,非PHのような腫瘍学試験における増加が見られるを含むように拡張した容易に計算的に実用的で柔軟なBayesアプローチを提供する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 相互作用 ,  集中化 ,  計算 ,  子宮頚部腫瘍 ,  女性 ,  等級づけ ,  分子標的療法 ,  不均一性 ,  放射線療法 ,  *時間依存性 ,  薬物療法 ,  推定量
準シソーラス用語： 腫瘍内科学 ,  フォローアップ ,  転帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： IPD ,  ネットワークメタ分析 ,  Royston Parmar ,  イベント発生までの時間データ

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  腫ようの治療一般  (GE03031L)

タイトルに関連する用語 (4件)： イベント ,  段階 ,  IPD ,  ネットワークメタ分析