A simulation study on estimating biomarker–treatment interaction effects in randomized trials with prognostic variables

机译：评估具有预后变量的随机试验中生物标志物与药物相互作用的模拟研究

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BackgroundTo individualize treatment decisions based on patient characteristics, identification of an interaction between a biomarker and treatment is necessary. Often such potential interactions are analysed using data from randomized clinical trials intended for comparison of two treatments. Tests of interactions are often lacking statistical power and we investigated if and how a consideration of further prognostic variables can improve power and decrease the bias of estimated biomarker–treatment interactions in randomized clinical trials with time-to-event outcomes.

机译：背景技术为了根据患者特征个性化治疗决策，必须确定生物标志物与治疗之间的相互作用。通常使用旨在比较两种治疗方法的随机临床试验数据分析此类潜在的相互作用。相互作用的测试通常缺乏统计能力，我们调查了是否具有预后变量，以及如何考虑进一步的预后变量可提高功效，并减少具有事件发生时间结果的随机临床试验中估计的生物标志物-治疗相互作用的偏倚。

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期刊名称 Current Controlled Trials in Cardiovascular Medicine
作者
Bernhard Haller; Kurt Ulm;
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作者单位

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年(卷),期 2018(19),-1
年度 2018
页码 128
总页数 14
原文格式 PDF
正文语种
中图分类心血管疾病;
关键词
Biomarker–treatment interaction Randomized trial Stratified medicine Predictive covariates Variable selection;

机译：生物标志物与治疗的相互作用;随机试验;分层医学;预测协变量;变量选择;

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