Для коррекции на переключение используется один из трех методов:

1️⃣ Взвешивание по обратной вероятности цензурирования (inverse probability of censoring weighting, IPCW)
🔹 подходит для коррекции на переключения любого типа в любом рукаве,
🔹 принцип реализации: переключившиеся пациенты цензурируются на момент переключения → с помощью модели для вероятности переключения в зависимости от исходных и варьирующихся во времени конфаундеров (показателей, одновременно влияющих на переключение и OS) рассчитываются индивидуальные веса → которые затем используются для оценки эффекта воздействия с коррекцией на неслучайное цензурирование,
🔹 требует сбора данных по исходным и варьирующимся во времени конфаундерам,
🔹 предполагает отсутствие ненаблюдаемых конфаундеров,
🔹 плохо работает на небольших выборках и/или большой доле переключившихся.

2️⃣ Моделирование эффекта воздействия после переключения с помощью двухстадийного оценивания (two-stage estimation, TSE)
🔹 подходит для коррекции на переключения любого типа в любом рукаве,
🔹 используется, если переключение привязано к какому-то событию, связанному с заболеванием (например, прогрессированию) -- это событие используется как "второй бейзлайн",
🔹 принцип реализации: с помощью модели ускоренного отклика (accelerated failure time, AFT) для зависимости OS после "второго бейзлайна" от факта переключения с коррекцией на конфаундеры, измеренные на момент "второго бейзлайна", рассчитывается коэффициент → который затем используется для коррекции OS переключившихся (расчета потенциального исхода при отсутствии переключения),
🔹 требует сбора данных по конфаундерам на момент события, после которого происходит переключение,
🔹 предполагает отсутствие ненаблюдаемых конфаундеров на момент "второго бейзлайна",
🔹 предполагает отсутствие конфаундинга для зависимости времени переключения и "вторым бейзлайном" (переключение может происходить не сразу после события),
🔹 плохо работает на небольших выборках и/или большой доле переключившихся.

3️⃣ Моделирование эффекта воздействия с помощью структурной модели (rank-preserving structural failure time model, RPSFTM)
🔹 подходит исключительно для коррекции на переключение между рукавами рандомизации,
🔹 принцип реализации: для каждого пациента время наблюдения в анализе OS разбивается на время на терапии интереса (Ton) и время на терапии контрольной группы (Toff) → потенциальный исход при отсутствии терапии интереса предполагается равным Toff + Ton / TR, где TR -- эффект воздействия в отношении времени до события (по аналогии с AFT) → благодаря рандомизации, предполагаем, что при отсутствии терапии интереса, в среднем потенциальные исходы будут равны для обоих рукавов → для оценки TR используется g-оценивание по данным переключившихся пациентов: путем перебора возможных значений TR находится такое, которое даст одинаковые средние значения потенциальных исходов для рукавов рандомизации,
🔹 предполагает, что эффект воздействия для рандомизированных в экспериментальную группу и эффект воздействия после переключения из контрольной в экспериментальную группу одинаков,
🔹 не требует наличия данных по конфаундерам и допущения об отсутствии ненаблюдаемых конфаундеров,
🔹 менее чувствителен к размеру выборке и доле переключившихся по сравнению с предыдущими двумя методами.

❗️Метод необходимо выбрать заранее, на этапе планирования КЭИ, а учитывая возможные отличия в первичной конечной точке и/или определении стратегии вмешательства в эстиманде по сравнению с РКИ и возможную необходимость коррекции на переключения не только между рукавами рандомизации, то и вовсе на этапе планирования РКИ (чтобы при его проведении собрать необходимые данные/ включить эстиманд для целей ОТЗ в план статистического анализа).

‼️ И все это актуально, если РКИ будет достаточно для принятия решений в области доступа на рынок. Если же необходимо будет проводить непрямые сравнения с компараторами, с которыми не было прямых сравнений в РКИ, при отсутствии доступа к оригинальным индивидуальным данным пациентов по ним, то методов коррекции на переключение нет -- по крайней мере, пока.

Где почитать подробнее про treatment switching❓

🔹 NICE TSD 16 (pdf)
🔹 NICE TSD 24 (pdf) -- апдейт NICE TSD 16, который его при этом не заменяет (= читать лучше оба)
🔹 Кусочек презентации с короткого курса ISPOR Europe 2024 от Шеннон Коуп (pdf), в которой есть наглядная классификация методов с указанием первоисточников и табличка со сравнительными характеристиками этих методов
🔹 Мультик от Николаса Латимера про treatment switching (youtube). Sheffield, который там фигурирует, -- это и есть NICE. Мультик старенький, но советую досмотреть до конца: там о до боли знакомом ;) Сьюзан хотя бы был доступен вариант с "академией": на мой взгляд, у нас в этой сфере еще дремучее, чем в фарме :( А так, на ее месте, я бы не показывала начальству результаты того метода, который изначально кажется сомнительным и оставила бы этот методологический выбор за собой %))

Мои немногочисленные подписчики, welcome :) Это будет мой третий интенсив с анализом выживаемости, а значит, новый (третий) вариант лекций ))
На этот раз точно без базы - дам ее в качестве прерида! 😜

Друзья, коллеги, привет!

Мы заготовили новинку на эту весну - интенсив «Продвинутые разделы биостатистики», который впервые пройдет в модульном режиме! Это значит, что вы сможете сами кастомизировать интенсив под свои цели, расписание и бюджет. Выбор - богатый:
1. Смешанные линейные модели
2. Продвинутые модели анализа выживаемости
3. Разработка интерактивных приложений в R/Shiny
4. Машинное обучение в R
5. Обработка пропущенных значений
6. Методы на основе ресемплинга
7. Введение в байесовскую статистику
8. Причинно-следственный вывод

Даты - с 24 февраля по 28 апреля, регистрация до 19 марта 23:59 МСК. Все подробности - тут:
bioinf.me/education/workshops/hardstat

Будем рады, если вы поможете распространить эту информацию среди своих коллег! Давайте вместе сделаем классный новый проект :)

Институт биоинформатики идёт в ОТЗ 🔥
Хочется верить, что эта лекция станет началом нового образовательного трека 😉

У желающих погрузиться в мир биостатистики ещё есть шанс запрыгнуть в последний вагон и до 16 июля включительно подать заявку на полугодовую программу Института биоинформатики по анализу медицинских данных. На мой взгляд, аналогов такой программы на русскоязычном пространстве нет: от основ теории вероятностей, программирования в R и регуляторики до совместного с однокурсниками выпускного проекта по анализу реальных данных под кураторством преподавателей Института. Программа подходит примерно всем, независимо от предыдущего бэкграунда: врачам, биологам, биоинформатикам, программистам, экономистам... Приходите, будет интересно и лампово :)

🗓 1-4 сентября 2026
📍Встречаемся в центре Москвы: Цифровое деловое пространство, Покровка, 47
🤝Ждём Вас на Международном форуме «Инновационная онкология»!

Регистрация и программа на сайте: www.inno-onco.ru

По следам лектория "Разрушители статистических мифов" опубликовали с коллегами из Института биоинформатики первую статью. Очень в тему перед предстоящим докладом на форуме ИнноОнко :) Будем стараться, чтобы остальные статьи цикла были не за горами :)

Друзья, у меня новость, прошу вас максимальный репост!

Наш многолетний труд по разбору укоренившихся сомнительных статистических практик перешел в очередную фазу!

В журнале "Альманах клинической медицины" вышла наша первая программная публикация - "Мифологизация статистики в биомедицинских исследованиях". Нашей основной задачей было создание прецедента в русскоязычной научной среде, приглашение сообщества к широкому обсуждению проблемы, а также создание корпуса официально опубликованных материалов, на которые можно было бы ссылаться при дискуссиях с рецензентами и авторами статей.

Если вас заставляют тестировать на нормальность и проверять "достоверность" результатов - знайте, что теперь вы не одиноки и вам есть на что сослаться :) Большое спасибо моим соавторам, взявшим на себя этот большой труд - @slavenkofm @o_mironenko @bqmaks ❤️

Ссылка на статью:
https://almclinmed.ru/jour/article/view/17669/1789

P.S. В настоящее время готовяться к публикации следующие статьи из данной серии. Не переключайтесь! :)

Коллеги, кто просил меня выложить презентацию к диалогам клиницистов со статистиками на форуме Инновационная онкология, вы можете скачать ее здесь