COXの回帰における比例ハザードの仮定をテストし、関節形成術全体の不均衡の可能性を扱うこと

背景：生存分析と生存時間に対する共変量の効果は、中心的な研究の関心です。コックス比例ハザード回帰は、生存分析のゴールドスタンダードとして残っています。COXモデルは、異なる共変量にわたる比例ハザード（PH）の仮定に依存しています。pHの仮定は、違反した場合は評価および処理する必要があります。私たちの目的は、COX回帰モデルの詳細の報告と、全関節形成術（TJA）研究における生存分析におけるpH仮定のテストを調査することでした。 方法：2019年8月28日にPubMedデータベースでレビューを実施しました。合計1154の研究が特定されました。これらの研究の要約は、「コックスと「ハザード*」という言葉がスクリーニングされ、いずれかが抽象が読まれた場合、抽象はフルテキストフェーズに含まれるための次の基準を満たさなければなりませんでした。トピックは膝または股関節分析が使用されました。 。フルテキストにアクセスした後、318の記事が最終分析に含まれていました。 結果：PHの仮定は、含まれている研究の114（36％）で言及されました。KM分析は281（88％）の研究で使用され、KM曲線はこれらのうち243（87％）でグラフィカルに提示されました。110（45％）の研究では、KMの生存曲線は、提示された数字の少なくとも1つで交差しました。pHの仮定をテストする最も一般的な方法は、log-minus-logプロットを検査することでした（n = 59）。COX分析では、時間軸分割法が最も使用されている修正モデル（n = 30）でした。318の研究のうち、63（20％）のみが次の基準を満たしていました。記載されたpH仮定、pH仮定のテスト、指定されたpH仮定のテスト方法、言及されたテストの結果、必要に応じてCOX回帰モデルが修正されました。 結論：pHの仮定の報告とテストと、股関節および膝のTJA研究における非依存性への対処は限られていた。TJAの研究の質を向上させるには、研究者、レビュアー、編集者の間で使用されている統計モデルの背後にある仮定に関するより多くの認識と教育が必要です。これは、方法論者や統計学者とのより良い協力と、TJA研究のより具体的な報告ガイドラインを導入することで達成できます。明らかな非処理性を無視することは、根本的な病態機構の可能性があるように、非伝統性の原因が考慮され、議論されていないため、全体的な研究努力を損なうことを損ないます。

BACKGROUND: Survival analysis and effect of covariates on survival time is a central research interest. Cox proportional hazards regression remains as a gold standard in the survival analysis. The Cox model relies on the assumption of proportional hazards (PH) across different covariates. PH assumptions should be assessed and handled if violated. Our aim was to investigate the reporting of the Cox regression model details and testing of the PH assumption in survival analysis in total joint arthroplasty (TJA) studies. METHODS: We conducted a review in the PubMed database on 28th August 2019. A total of 1154 studies were identified. The abstracts of these studies were screened for words "cox and "hazard*" and if either was found the abstract was read. The abstract had to fulfill the following criteria to be included in the full-text phase: topic was knee or hip TJA surgery; survival analysis was used, and hazard ratio reported. If all the presented criteria were met, the full-text version of the article was then read. The full-text was included if Cox method was used to analyze TJA survival. After accessing the full-texts 318 articles were included in final analysis. RESULTS: The PH assumption was mentioned in 114 of the included studies (36%). KM analysis was used in 281 (88%) studies and the KM curves were presented graphically in 243 of these (87%). In 110 (45%) studies, the KM survival curves crossed in at least one of the presented figures. The most common way to test the PH assumption was to inspect the log-minus-log plots (n = 59). The time-axis division method was the most used corrected model (n = 30) in cox analysis. Of the 318 included studies only 63 (20%) met the following criteria: PH assumption mentioned, PH assumption tested, testing method of the PH assumption named, the result of the testing mentioned, and the Cox regression model corrected, if required. CONCLUSIONS: Reporting and testing of the PH assumption and dealing with non-proportionality in hip and knee TJA studies was limited. More awareness and education regarding the assumptions behind the used statistical models among researchers, reviewers and editors are needed to improve the quality of TJA research. This could be achieved by better collaboration with methodologists and statisticians and introducing more specific reporting guidelines for TJA studies. Neglecting obvious non-proportionality undermines the overall research efforts since causes of non-proportionality, such as possible underlying pathomechanisms, are not considered and discussed.