Tree-based exploratory identification of predictive biomarkers in non-randomized data
Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The idea of "stratified medicine" is an important driver of methodological research on the identification of predictive biomarkers. Most methods proposed so far for this purpose have been developed for the use on randomized data only. However, often data from clinical registries or non-randomized studies are the only available data source. For such data, methods for estimation of the average treatment effect are well established. Research on confounder adjustment when investigating the heterogeneity of treatment effects and the variables responsible for this is usually restricted to regression modelling. In this paper, we demonstrate how the predMOB, a tree-based method that specifically searches for predictive factors, can be combined with common strategies for confounder adjustment. In an extensive simulation study, we show that the proposed strategies allow for the correct identification of predictive factors in the presence of confounding. It is demonstrated that the most robust method is a combination of both covariate adjustment and Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW). Applications to the German Breast Cancer Study Group (GBSG) trial 2 and the Acute Myeloid Leukemia Study Group (AMLSG) 16-10 study illustrate these conclusions.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Tree-based exploratory identification of predictive biomarkers in non-randomized data
- Date Crossref
- 27/06/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Boehringer Ingelheim (Germany) pays non établi dans la noticeEntreprise
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German Cancer Research Center Division of Biostatistics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Heidelberg University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Technische Hochschule Mannheim pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Mannheim pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University Hospital Ulm pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Boehringer Ingelheim Pharma GmbH & Co. KG pays non établi dans la noticeEntreprise
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Technical University of Applied Sciences Mannheim Department of Engineering and Management pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Ulm University Hospital Department of Internal Medicine III pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Boehringer Ingelheim (Germany), Division of Biostatistics — German Cancer Research Center et Heidelberg University, avec 6 autres affiliations.
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