論文の概要: FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16984v4
• Date: Fri, 18 Oct 2024 08:04:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:21:47.749000
• Title: FedECA: A Federated External Control Arm Method for Causal Inference with Time-To-Event Data in Distributed Settings
• Title（参考訳）: FedECA:分散環境での時系列データを用いた因果推論のためのフェデレーション外部制御アーム手法
• Authors: Jean Ogier du Terrail, Quentin Klopfenstein, Honghao Li, Imke Mayer, Nicolas Loiseau, Mohammad Hallal, Michael Debouver, Thibault Camalon, Thibault Fouqueray, Jorge Arellano Castro, Zahia Yanes, Laetitia Dahan, Julien Taïeb, Pierre Laurent-Puig, Jean-Baptiste Bachet, Shulin Zhao, Remy Nicolle, Jérome Cros, Daniel Gonzalez, Robert Carreras-Torres, Adelaida Garcia Velasco, Kawther Abdilleh, Sudheer Doss, Félix Balazard, Mathieu Andreux,
• Abstract要約: 外部制御アーム(ECA)は、実験薬の初期臨床開発を知らせることができる。 ECAは、規制承認の有効な証拠を提供することができる。 ECAを実装する上での大きな課題は、現実世界または歴史的な臨床試験データにアクセスすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.167217741782558
• License:
• Abstract: External control arms (ECA) can inform the early clinical development of experimental drugs and provide efficacy evidence for regulatory approval. However, the main challenge in implementing ECA lies in accessing real-world or historical clinical trials data. Indeed, regulations protecting patients' rights by strictly controlling data processing make pooling data from multiple sources in a central server often difficult. To address these limitations, we develop a new method, 'FedECA' that leverages federated learning (FL) to enable inverse probability of treatment weighting (IPTW) for time-to-event outcomes on separate cohorts without needing to pool data. To showcase the potential of FedECA, we apply it in different settings of increasing complexity culminating with a real-world use-case in which FedECA provides evidence for a differential effect between two drugs that would have otherwise gone unnoticed. By sharing our code, we hope FedECA will foster the creation of federated research networks and thus accelerate drug development.
• Abstract（参考訳）: 外部制御アーム(ECA)は、実験薬の初期臨床開発を知らせ、規制承認の有効な証拠を提供することができる。 しかし、ECAを実装する上での最大の課題は、現実世界または歴史的な臨床試験データにアクセスすることである。 実際、データ処理を厳格に制御することで患者の権利を保護する規制は、中央サーバ内の複数のソースからのデータのプールを困難にすることが多い。 これらの制約に対処するために,フェデレートラーニング(FL)を利用した新たな手法「FedECA」を開発し,データプールを必要とせず,個別コホート上での処理重み付け(IPTW)の逆確率を実現する。 FedECAの可能性を実証するために、FedECAは2つの薬の差分効果の証拠を提供する現実世界のユースケースで、複雑さを増大させる異なる設定で適用する。 コードを共有することで、FedECAがフェデレートされた研究ネットワークの創出を奨励し、薬物開発を加速することを期待しています。

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