Statistical methods for breast cancer survival using the restricted mean survival time

使用限制平均生存时间的乳腺癌生存统计方法

基本信息

  • 批准号:
    10578044
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 7.98万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-01-12 至 2024-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Summary Breast cancer is a complex and heterogeneous disease where the roles of many prognostic factors, including androgen receptor (AR) which is an emerging potential prognostic biomarker, remain unclear in its clinical pro- gression. The Nurses' Health Studies (NHS), which motivated this application, are large prospective cohort studies conducted to investigate the risk factors for major chronic diseases in women including breast cancer. The data from the NHS contain invaluable information for breast cancer research such as lifestyle, hormonal, and genetic risk factors, as well as clinical outcomes such as breast cancer diagnosis, recurrence, and death. In many epidemiologic studies on breast cancer survival, including the NHS, the hazard ratio (HR), which is esti- mated based on the proportional hazards (PH) model, has been the most routinely used effect measure despite its limitations. In the NHS data, the PH assumption in the association between AR expression and breast cancer survival was found to be violated. The interpretation of HR is challenging and the result is often misleading if the PH assumption is violated, which makes it difficult to assess AR's prognostic values. Recently, summary metrics based on the restricted mean survival time (RMST), which is defined as the life expectancy up to a specific time point, have attracted substantial attention as useful alternatives to the HR. The RMST has many advantageous features such as its straightforward interpretation and robustness. Specifically, we can assess the prognostic factor's effects in terms of absolute effect, which is clinically more interpretable than the HR, without assuming PH using the RMST-based regression model. In this project, we propose to develop novel statistical methods based on RMST to fully utilize the rich data from the NHS and to gain a better understanding of the complex effect of AR on breast cancer progression and survival. Under Aim 1, we will develop a flexible regression method based on RMST that estimates the varying covariate effects across a range of time. The proposed regression method will be used to elucidate the clinical significance of AR in survival by different subtypes of breast cancers. Under Aim 2, we will develop a model-free approach to summarize the bivariate survival data (i.e., time from an initial event to an intermediate event and from the intermediate event to a failure event). The metrics developed under Aim 2 will be used to study residual survival after breast cancer recurrence and facilitate comparisons between groups by AR status for different breast cancer subtypes. These novel sta- tistical approaches will be applied to data from the NHS to obtain new knowledge about the prognostic values of AR and potentially lead to better targeted therapies.
概括 乳腺癌是一种复杂且异质的疾病,许多预后因素都发挥着作用,包括 雄激素受体(AR)是一种新兴的潜在预后生物标志物,其临床前景仍不清楚。 推动这一应用的护士健康研究 (NHS) 是一个大型前瞻性队列。 进行的研究旨在调查女性主要慢性疾病(包括乳腺癌)的危险因素。 来自 NHS 的数据包含乳腺癌研究的宝贵信息,例如生活方式、荷尔蒙、 和遗传风险因素,以及乳腺癌诊断、复发和死亡等临床结果。 许多关于乳腺癌生存的流行病学研究,包括 NHS、风险比 (HR),这是估计的 基于比例风险(PH)模型的配对,一直是最常用的效果衡量标准,尽管 在 NHS 数据中,AR 表达与乳腺癌之间关联的 PH 假设。 生存率被发现受到侵犯,对 HR 的解释具有挑战性,如果结果常常具有误导性。 PH 假设被违反,这使得评估 AR 的预后值变得困难。 基于受限平均生存时间 (RMST),其定义为特定时间之前的预期寿命 作为 HR 的有用替代方案,RMST 具有许多优势,因此引起了广泛关注。 具体来说,我们可以评估其预后等特征。 因子的影响以绝对效应的形式表示,这在临床上比 HR 更容易解释,无需假设 PH 使用基于 RMST 的回归模型。在这个项目中,我们建议开发新的统计方法。 基于 RMST 来充分利用 NHS 的丰富数据并更好地了解复杂的情况 AR 对乳腺癌进展和生存的影响 在目标 1 下,我们将开发一种灵活的回归方法。 基于 RMST 的方法,估计一段时间内不同的协变量效应。 回归方法将用于阐明 AR 对不同亚型患者生存的临床意义 在目标 2 下,我们将开发一种无模型方法来总结双变量生存率。 数据(即从初始事件到中间事件以及从中间事件到故障的时间) 目标 2 下制定的指标将用于研究乳腺癌复发后的残余生存率。 并有助于根据不同乳腺癌亚型的 AR 状态进行组间比较。 统计方法将应用于 NHS 的数据,以获得有关预后价值的新知识 AR 并有可能带来更好的靶向治疗。

项目成果

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