Andamento del tasso di sopravvivenza negli studi caso-controllo

Ho inviato un articolo che è stato respinto a causa del modo improprio di eseguire l'analisi di sopravvivenza. L'arbitro non ha lasciato altri dettagli o spiegazioni oltre a: "l'analisi della sopravvivenza sulle tendenze temporali richiede modi più sofisticati di censura".

La domanda:

L'eccesso di rischio di morte tra i fumatori è stato ridotto negli ultimi decenni?

Dati:

25.000 fumatori in Germania. Sono stati arruolati nella coorte in qualsiasi momento tra il 1995 e il 2014. Ogni fumatore è stato abbinato (al momento dell'iscrizione) a un controllo del sesso e dell'età della popolazione generale (che non fumava). Ho l'ora esatta della morte per tutti coloro che sono morti durante l'intero periodo di studio. Coloro che non sono morti durante il follow-up saranno censurati. Lo studio ha lo scopo di esaminare l'eccesso di rischio di morte tra i fumatori ogni anno dal 1995 al 2014.

L'obiettivo è calcolare:

• I tassi di incidenza di decessi per fumatori e non fumatori ogni anno ed esaminare queste tendenze
• l'eccesso di rischio di morte tra i fumatori, ogni anno (o periodo di alcuni anni consecutivi).

Come devono essere analizzati i dati? Ricordiamo che qualcuno che è stato incluso nel 1998 potrebbe morire nel 2015. L'approccio giusto per utilizzare il formato del processo di conteggio con inizio e fine viene aggiornato ogni anno?

Questo è l'approccio che all'arbitro non è piaciuto:

I tassi di incidenza sono stati calcolati mediante regressione di Poisson. Abbiamo incluso il tempo di follow-up come offset nel modello e incluso età, sesso, stato di fumo e periodo di calendario (combinando due anni consecutivi) come predittori nel modello. Quindi i tassi sono stati calcolati per 1000 persone per anno usando la funzione predict () di R. L'offset (tempo di follow-up) era il tempo di osservazione dell'intera persona (giorni) dall'iscrizione.

È stato utilizzato un modello Cox per stimare il rischio relativo per i fumatori ogni periodo dall'inizio alla fine dello studio. Per semplicità, abbiamo confrontato il hazard ratio nel primo periodo con il hazard ratio nel periodo finale.

Problemi: - una persona (insieme al suo controllo) potrebbe essere inclusa nel 1998 e quindi appartenere a quel gruppo di calendari, ma subire un evento nel 2006. - Come dovrebbero essere disposti i dati per l'analisi della regressione di Poisson e Cox? Conteggio del processo per il cox? Qual è l'orario di inizio e fine? - Come si possono valutare le tendenze in questa situazione?

Alcuni chiarimenti: supponiamo che un paziente sia osservato per la prima volta il 15 giugno 1998 e abbia vissuto un evento il 31 dicembre 1998, il valore della nostra variabile temporale per questo paziente è di 182,5 su 730 giorni possibili poiché il periodo di tempo è costituito da 2 anni successivi. La quantità massima di tempo osservato in ciascun periodo di tempo è di 730 giorni.

Quando un paziente viene osservato in un periodo di tempo ma censurato (cioè sperimentato ed evento o abbandonato) in un altro periodo di tempo, la quantità di giorni osservati dovrebbe essere aggiunta al periodo di tempo successivo o cosa?

Pertanto, il problema principale è la gestione del tempo di follow-up e dell'anno civile (che viene utilizzato come variabile categoriale, composta da due anni consecutivi).

Da quanto sopra ci sono alcune possibilità per il modello Cox:

1. MODELLI SEPARATI PER OGNI PERIODO DI TEMPO : utilizzare un'osservazione per ogni persona; calcolare il tempo di osservazione (considerazioni su quando si è verificata la censura / morte durante il follow-up) e quindi calcolare il rapporto di rischio ogni periodo. Quindi confrontare direttamente i rapporti di rischio.

2. CALCOLA IL CAMBIAMENTO RELATIVO NEL RISCHIO NEI FUMATORI E NEI NON FUMATORI SEPARATAMENTE : un'osservazione per persona; calcolare il tempo di osservazione (indipendentemente da quando si verifica la censura / evento) e quindi utilizzare tutti i pazienti (dal 1995 al 2014) nel modello, utilizzare il periodo di tempo come variabile categoriale e impostare uno dei periodi come valore di riferimento.

   3. FORMULAZIONE DEL PROCESSO DI CONTEGGIO : sembra interessante, ma non sono sicuro su come usare il tempo di sopravvivenza, iniziare gli intervalli di arresto e l'anno civile.

Anche se è pericoloso leggere troppo nei commenti criptici di un revisore, immagino che l'obiezione abbia a che fare con la censura se è istruttiva.

L'interpretazione dei modelli di sopravvivenza si basa in genere sul presupposto che un individuo censurato al momento sia rappresentativo di tutti i soggetti che sopravvivono al tempo dopo l'ingresso nello studio. (Formulazione adattata da questa introduzione all'analisi di sopravvivenza.) Quindi la censura non è informativa.$T$$T$

Nella tua analisi, tuttavia, quelli che sono stati censurati erano quelli sopravvissuti fino al 2014. Se pensi che ci sia stato un cambiamento nel rischio di morte in eccesso a causa del fumo negli ultimi 20 anni (o anche se ci fossero state variazioni parallele nei tassi di mortalità per entrambi i gruppi), quindi quegli individui censurati potrebbero non essere rappresentativi di quelli che sono sopravvissuti per lo stesso tempo ma sono entrati nello studio prima. Secondo la tua ipotesi, la censura potrebbe essere istruttiva.

È possibile che i dettagli del progetto dell'analisi abbiano evitato questo problema, ma ciò non era chiaro nel manoscritto così come rivisto. O forse al revisore non è piaciuto lo studio per alcuni motivi aggiuntivi e ha scoperto che questo è un modo per rifiutarlo che l'editor non avrebbe messo in discussione. Tuttavia, questa sembra essere una potenziale obiezione al modo in cui hai analizzato questi dati e dovresti assicurarti che siano gestiti correttamente. (Questo va oltre la mia competenza personale; altri su questo sito potrebbero avere indicazioni su come procedere. Un titolo più preciso a questa domanda, con maggiori dettagli sulla progettazione e l'analisi dello studio, potrebbe ottenere risposte più utili.)

Non mi è chiaro dalla tua domanda e dal tuo chiarimento il commento che le analisi di Cox stanno aggiungendo qualcosa di utile alla semplice modellizzazione dei tassi di mortalità all'anno (o intervalli di oltre 2 anni). Inoltre, la tua ipotesi sembra implicare che i pericoli non sono proporzionali nel tempo tra i non fumatori e i fumatori, la base delle analisi standard di Cox. Se sei interessato alla differenza dei tassi di mortalità tra fumatori e non fumatori in funzione dell'anno solare, questa è la misura più semplice da modellare (anche se potresti dover prendere in considerazione il presunto arricchimento di non fumatori nel tuo campione di studio mentre muoiono le loro controparti fumatori abbinate).