The prevalent new-user design for studies with no active comparator: The example of statins and cancer

危险系数 医学 倾向得分匹配 置信区间 他汀类 入射(几何) 队列 背景(考古学) 观察研究 癌症 队列研究 内科学 比例危险模型 随机对照试验 肿瘤科 数学 生物 古生物学 几何学
作者
Samy Suissa,Sophie Dell’Aniello,Christel Renoux
出处
期刊:Epidemiology [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:Publish Ahead of Print
标识
DOI:10.1097/ede.0000000000001628
摘要

Observational studies evaluating the effect of a drug versus "non-use" are challenging, mainly when defining cohort entry for non-users. The approach using successive monthly cohorts to emulate the randomized trial can be perceived as somewhat opaque and complex. Alternatively, the prevalent new-user design can provide a potentially simpler more transparent emulation. This design is illustrated in the context of statins and cancer incidence.We used the Clinical Practice Research Datalink (CPRD) to identify a cohort of subjects with low-density lipoprotein (LDL) cholesterol level <5 mmol/L. We used a prevalent new-user design, matching each statin initiator to a non-user from the same time-based exposure set on time-conditional propensity scores with all subjects followed for 10 years for cancer incidence. We estimated the hazard ratio (HR) and 95% confidence interval (CI) of cancer incidence with statin use versus non-use using a Cox proportional hazards model, and the results were compared with those using the method of successive monthly cohorts.The study cohort included 182,073 statin initiators and 182,073 matched non-users. The HR of any cancer after statin initiation versus non-use was 1.01 (95% CI: 0.98-1.04), compared with 1.04 (95% CI: 1.02-1.06) under the successive monthly cohorts approach. We estimated similar effects for specific cancers.Using the prevalent new-user design to emulate a randomized trial when comparing to "non-use" led to results comparable with the more complex successive monthly cohorts approach. The prevalent new-user design emulates the trial in a potentially more intuitive and palpable manner, providing simpler data presentations in line with those portrayed in a classical trial, while producing comparable results.
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