ODACH: a one-shot distributed algorithm for Cox model with heterogeneous multi-center data.
ODACH: a one-shot distributed algorithm for Cox model with heterogeneous multi-center data.
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ODACH：异构多中心数据考克斯模型的一次性分布式算法
DOI：
10.1038/s41598-022-09069-0
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发表时间：
2022-04-22
影响因子：
4.6
通讯作者：
Chen, Yong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Luo, Chongliang;Duan, Rui;Naj, Adam C.;Kranzler, Henry R.;Bian, Jiang;Chen, Yong
我们为 Cox 比例风险模型开发了一种一次性分布式算法来分析异构多中心事件时间数据 (ODACH)，从而避免了跨站点共享患者级别信息的需要。该算法实现了一个替代似然函数来近似 Cox 对数部分似然函数，该函数使用来自领先站点的患者级数据和来自其他站点的聚合信息按站点进行分层，从而允许基线危险函数和协变量的分布在不同站点之间有所不同。模拟研究和在现实世界阿片类药物使用障碍研究中的应用表明，ODACH 提供的估计值接近汇总估计器，该估计器通过分层 Cox 模型直接分析来自所有站点的患者级别数据。与荟萃分析的估计量（特定地点估计值的反方差加权平均值）相比，ODACH 估计量对偏差的敏感性较低，尤其是当事件罕见时。因此，ODACH 是一种有价值的隐私保护和通信高效方法，用于分析多中心事件时间数据。
We developed a One-shot Distributed Algorithm for Cox proportional-hazards model to analyze Heterogeneous multi-center time-to-event data (ODACH) circumventing the need for sharing patient-level information across sites. This algorithm implements a surrogate likelihood function to approximate the Cox log-partial likelihood function that is stratified by site using patient-level data from a lead site and aggregated information from other sites, allowing the baseline hazard functions and the distribution of covariates to vary across sites. Simulation studies and application to a real-world opioid use disorder study showed that ODACH provides estimates close to the pooled estimator, which analyzes patient-level data directly from all sites via a stratified Cox model. Compared to the estimator from meta-analysis, the inverse variance-weighted average of the site-specific estimates, ODACH estimator demonstrates less susceptibility to bias, especially when the event is rare. ODACH is thus a valuable privacy-preserving and communication-efficient method for analyzing multi-center time-to-event data.
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影响因子：
5.6
作者：
Duke JD;Ryan PB;Suchard MA;Hripcsak G;Jin P;Reich C;Schwalm MS;Khoma Y;Wu Y;Xu H;Shah NH;Banda JM;Schuemie MJ
通讯作者：
Schuemie MJ
影响因子：
2
作者：
WEI, LJ
通讯作者：
WEI, LJ
DOI：
10.1080/01621459.2018.1429274
发表时间：
2019-04-03
影响因子：
3.7
作者：
Jordan, Michael I.;Lee, Jason D.;Yang, Yun
通讯作者：
Yang, Yun
影响因子：
1
作者：
Cai, ZW;Sun, YQ
通讯作者：
Sun, YQ
DOI：
10.1093/jamia/ocz199
发表时间：
2020-03-01
影响因子：
6.4
作者：
Duan, Rui;Boland, Mary Regina;Chen, Yong
通讯作者：
Chen, Yong