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01.12.2014 | Research article | Ausgabe 1/2014 Open Access

BMC Medical Research Methodology 1/2014

Network meta-analysis of (individual patient) time to event data alongside (aggregate) count data

Zeitschrift:
BMC Medical Research Methodology > Ausgabe 1/2014
Autoren:
Pedro Saramago, Ling-Hsiang Chuang, Marta O Soares
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1186/​1471-2288-14-105) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Competing interests

The authors declare that they have no competing interests.

Authors’ contributions

PS developed and implemented the novel synthesis models, conducted the analysis and prepared the final manuscript. L-HC structured the evidence base and conducted preliminary data analysis using existing published synthesis methodology. MS oversaw and advised on all elements of the work undertaken and prepared the final manuscript. All authors read and approved the final manuscript.

Abstract

Background

Network meta-analysis methods extend the standard pair-wise framework to allow simultaneous comparison of multiple interventions in a single statistical model. Despite published work on network meta-analysis mainly focussing on the synthesis of aggregate data, methods have been developed that allow the use of individual patient-level data specifically when outcomes are dichotomous or continuous. This paper focuses on the synthesis of individual patient-level and summary time to event data, motivated by a real data example looking at the effectiveness of high compression treatments on the healing of venous leg ulcers.

Methods

This paper introduces a novel network meta-analysis modelling approach that allows individual patient-level (time to event with censoring) and summary-level data (event count for a given follow-up time) to be synthesised jointly by assuming an underlying, common, distribution of time to healing. Alternative model assumptions were tested within the motivating example. Model fit and adequacy measures were used to compare and select models.

Results

Due to the availability of individual patient-level data in our example we were able to use a Weibull distribution to describe time to healing; otherwise, we would have been limited to specifying a uniparametric distribution. Absolute effectiveness estimates were more sensitive than relative effectiveness estimates to a range of alternative specifications for the model.

Conclusions

The synthesis of time to event data considering individual patient-level data provides modelling flexibility, and can be particularly important when absolute effectiveness estimates, and not just relative effect estimates, are of interest.
Zusatzmaterial
Literatur
Über diesen Artikel

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