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Predictive cluster level surrogacy in the presence of interference.
Biostatistics ( IF 2.1 ) Pub Date : 2018-09-21 , DOI: 10.1093/biostatistics/kxy050
Erin E Gabriel 1 , Dean A Follmann 2
Affiliation  

Surrogate evaluation is a difficult problem that is made more so by the presence of interference. Our proposed procedure can allow for relatively easy evaluation of surrogates for indirect or spill-over clinical effects at the cluster level. Our definition of surrogacy is based on the causal-association paradigm (Joffe and Greene, 2009. Related causal frameworks for surrogate outcomes. Biometrics65, 530-538), under which surrogates are evaluated by the strength of the association between a causal treatment effect on the clinical outcome and a causal treatment effect on the candidate surrogate. Hudgens and Halloran (2008, Toward causal inference with interference. Journal of the American Statistical Association103, 832-842) introduced estimators that can be used for many of the marginal causal estimands of interest in the presence of interference. We extend these to consider surrogates for not just direct effects, but indirect and total effects at the cluster level. We suggest existing estimators that can be used to evaluate biomarkers under our proposed definition of surrogacy. In our motivating setting of a transmission blocking malaria vaccine, there is expected to be no direct protection to those vaccinated and predictive surrogates are urgently needed. We use a set of simulated data examples based on the proposed Phase IIb/III trial design of transmission blocking malaria vaccine to demonstrate how our definition, proposed criteria and procedure can be used to identify biomarkers as predictive cluster level surrogates in the presence of interference on the clinical outcome.

中文翻译:

在存在干扰的情况下预测群集级别的替代项。

替代评估是一个困难的问题,由于存在干扰而使评估变得更加困难。我们提出的程序可以相对容易地评估替代物在簇水平上的间接或溢出临床效果。我们对代孕的定义基于因果关联范式(Joffe和Greene,2009年。代孕结果的相关因果框架。Biometrics65,530-538),在这种代孕中,代孕是通过对因果关系的因果治疗效果之间的关联强度来评估的临床结果和对候选替代药物的因果治疗效果。Hudgens和Halloran(2008年,对干扰进行因果推论。《美国统计协会杂志》 103,832-842)引入了估计器,该估计器可在存在干扰的情况下用于感兴趣的许多边际因果估计。我们将其扩展为不仅考虑直接影响,而且考虑集群级别的间接影响和总影响的替代指标。我们建议在我们建议的代孕定义下可用于评估生物标志物的现有估计量。在我们激励性的阻断传播疟疾疫苗的积极环境中,预期不会对那些接种疫苗的人提供直接保护,因此迫切需要可预测的替代物。我们使用基于拟议的阻断传播性疟疾疫苗的IIb / III期试验设计的一组模拟数据示例,以展示我们的定义,拟议的标准和程序如何用于在存在干扰物的情况下将生物标志物鉴定为预测簇水平的替代物。临床结果。但在集群级别具有间接影响和总体影响。我们建议在我们建议的代孕定义下可用于评估生物标志物的现有估计量。在我们激励性的阻断传播疟疾疫苗的积极环境中,预期不会对那些接种疫苗的人提供直接保护,因此迫切需要可预测的替代物。我们基于拟议的阻断传播疟疾疫苗的IIb / III期试验设计,使用了一组模拟数据示例,以证明我们的定义,拟议的标准和程序如何在存在干扰物的情况下用于鉴定生物标志物,作为预测的簇水平替代物。临床结果。但在集群级别具有间接影响和总体影响。我们建议在我们建议的代孕定义下可用于评估生物标志物的现有估计量。在我们激励性的阻断传播疟疾疫苗的积极环境中,预期不会对那些接种疫苗的人提供直接保护,因此迫切需要可预测的替代物。我们基于拟议的阻断传播疟疾疫苗的IIb / III期试验设计,使用了一组模拟数据示例,以证明我们的定义,拟议的标准和程序如何在存在干扰物的情况下用于鉴定生物标志物,作为预测的簇水平替代物。临床结果。在我们激励性的阻断传播疟疾疫苗的积极环境中,预期不会对那些接种疫苗的人提供直接保护,因此迫切需要可预测的替代物。我们基于拟议的阻断传播疟疾疫苗的IIb / III期试验设计,使用了一组模拟数据示例,以证明我们的定义,拟议的标准和程序如何在存在干扰物的情况下用于鉴定生物标志物,作为预测的簇水平替代物。临床结果。在我们激励性的阻断传播疟疾疫苗的积极环境中,预期不会对那些接种疫苗的人提供直接保护,因此迫切需要可预测的替代物。我们基于拟议的阻断传播疟疾疫苗的IIb / III期试验设计,使用了一组模拟数据示例,以证明我们的定义,拟议的标准和程序如何在存在干扰物的情况下用于鉴定生物标志物,作为预测的簇水平替代物。临床结果。
更新日期:2020-04-17
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