Gaceta Sanitaria (Feb 2007)
Aplicación de modelos estructurales marginales para estimar los efectos de la terapia antirretroviral en 5 cohortes de seroconvertores al virus de la inmunodeficiencia humana Marginal structural models application to estimate the effects of antiretroviral therapy in 5 cohorts of HIV seroconverters
Abstract
Los métodos convencionales tienen limitaciones para ajustar por factores de confusión dependientes del tiempo para evaluar la efectividad poblacional de tratamientos en estudios observacionales. En este trabajo se muestra un nuevo tipo de metodología, los modelos estructurales marginales (MEM), y se estima la efectividad de la terapia antirretroviral de gran actividad (TARGA) sobre la incidencia de sida o muerte. Sujetos y métodos: Se identificaron los sujetos sin TARGA seguidos a partir de 1997 en las cohortes de seroconvertores al virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) del proyecto GEMES (Grupo de Estudio Multicéntrico Español de Seroconvertores). Para estimar el efecto sobre la incidencia de sida o muerte, se obtuvieron los parámetros de un MEM mediante una regresión logística ponderada por probabilidad inversa. La estimación de los pesos se basó en el recuento de CD4, el tiempo desde la seroconversión, el sexo, la edad, la categoría de trasmisión y el tratamiento previo. Resultados: Los 917 sujetos elegibles se siguieron durante una media de 3,4 años, durante los cuales se observaron 139 desenlaces de interés. El 42,1% de los participantes recibió TARGA durante el estudio. La tasa relativa fue de 1,01 (intervalo de confianza &(IC&) del 95%, 0,68-1,49) mediante un modelo de Cox convencional sin covariables, y de 0,90 (IC del 95%, 0,61-1,32) mediante un modelo de Cox convencional con covariables cambiantes en el tiempo. La tasa relativa causal estimada por un MEM fue de 0,74 (IC del 95%, 0,49-1,12). Conclusiones: El efecto beneficioso del TARGA encontrado por los MEM está bien establecido, pero los modelos convencionales no pudieron detectarlo. El uso de un MEM permitió ajustar apropiadamente por la variable CD4, que es a la vez una variable de confusión dependiente del tiempo y está afectada por el uso previo de tratamiento.Objectives: Standard methods to evaluate population effectiveness of treatments in observational studies have important limitations to appropriately adjust for time-dependent confounders. In this paper, we describe a recently developed methodological approach, marginal structural models (MSM), and use it to estimate the effectiveness of highly active antiretroviral therapy (HAART) on AIDS or death incidence. Subjects and methods: We analyzed all subjects followed after 1997 as part of the GEMES project (comprised by several cohorts of HIV seroconverters in Spain) and who had not used HAART before the start of follow-up. To estimate the effect of HAART on AIDS or death incidence, we estimated the parameters of a marginal structural Cox model by fitting an inverse probability weighted logistic regression model. The estimation of the weights was based on CD4 count, time since seroconversion, sex, age, transmission category and previous treatment. Results: 917 eligible subjects were followed for an average of 3.4 years and we observed 139 events. 42.1% of the participants received HAART during the study. The estimated rate ratio was 1.01 (95% confidence interval &(CI&), 0.68-1.49) using a Cox model without covariates and 0.90 (95% CI, 0.61-1.32) using a Cox model with time-dependent covariates. The causal rate ratio estimated for MSM was 0.74, (95% CI, 0.49-1.12). Conclusions: The beneficial effect of HAART estimated by the MSM, but largely missed by conventional methods, is consistent with the findings of previous randomized studies. The MSM appropriately adjusted for the time-dependent covariate CD4 count, which is both a time-varying confounder and is affected by prior treatment.
