ABSTRACT

Die Win-Ratio wurde erstmals 2012 von Pocock und seinen Kollegen vorgeschlagen, um einen zusammengesetzten Endpunkt zu analysieren und dabei die Reihenfolge der klinischen Bedeutung und das relative Timing seiner Komponenten zu berücksichtigen. Seitdem hat sie sowohl in Bezug auf die Anwendungen als auch auf die Methodik erhebliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass einige klinische Studien eine stratifizierte Analyse erfordern. In diesem Artikel schlagen wir eine stratifizierte Win-Ratio-Statistik in ähnlicher Weise wie die Mantel-Haenszel stratifizierte Odds Ratio vor, leiten eine allgemeine Form ihres Varianzschätzers mit einem Plug-in bestehender oder potenziell neuer Varianz-/Kovarianzschätzer der Anzahl der Gewinne für die beiden Behandlungsgruppen ab und bewerten ihre statistische Leistung anhand von Simulationsstudien. Unsere Simulationen zeigen, dass das von uns vorgeschlagene geschichtete Gewinnverhältnis vom Mantel-Haenszel-Typ in der vereinfachten Situation, in der sich das Gewinnverhältnis auf das Chancenverhältnis reduziert, ähnlich leistungsfähig ist wie das geschichtete Chancenverhältnis von Mantel-Haenszel, und dass das von uns vorgeschlagene geschichtete Gewinnverhältnis im Vergleich zum invers varianzgewichteten Gewinnverhältnis und zum ungewichteten Gewinnverhältnis vorzuziehen ist, insbesondere wenn die Daten spärlich sind. Wir formulieren auch einen Homogenitätstest in Anlehnung an Cochrans Ansatz, der bewertet, ob die schichtspezifischen Gewinnquoten über die Schichten hinweg homogen sind, da diese Methode häufig in Meta-Analysen verwendet wird und ein besserer Test für die Homogenität der Gewinnquoten noch nicht verfügbar ist.