Analyzing recurrent events when the history of previous episodes is unknown or not taken into account: proceed with caution

Abstract

Objective: Researchers in public health are often interested in examining the effect of several exposures on the incidence of a recurrent event. The aim of the present study is to assess how well the common-baseline hazard models perform to estimate the effect of multiple exposures on the hazard of presenting an episode of a recurrent event, in presence of event dependence and when the history of prior-episodes is unknown or is not taken into account. Methods: Through a comprehensive simulation study, using specific-baseline hazard models as the reference, we evaluate the performance of common-baseline hazard models by means of several criteria: bias, mean squared error, coverage, confidence intervals mean length and compliance with the assumption of proportional hazards. Results: Results indicate that the bias worsen as event dependence increases, leading to a considerable overestimation of the exposure effect; coverage levels and compliance with the proportional hazards assumption are low or extremely low, worsening with increasing event dependence, effects to be estimated, and sample sizes. Conclusions: Common-baseline hazard models cannot be recommended when we analyse recurrent events in the presence of event dependence. It is important to have access to the history of prior-episodes per subject, it can permit to obtain better estimations of the effects of the exposures Resumen: Objetivo: A menudo los investigadores en salud pública están interesados en examinar el efecto de varias exposiciones en la incidencia de un evento recurrente. El objetivo de este estudio es evaluar el funcionamiento de los modelos de riesgo basal común al estimar el efecto de múltiples exposiciones sobre el riesgo de presentar un episodio de un evento recurrente, cuando existe dependencia del evento y los antecedentes de los episodios por sujeto son desconocidos o bien no se tienen en cuenta. Métodos: Mediante un estudio exhaustivo de simulación, utilizando modelos de riesgo basal específico como referencia, se evalúa el rendimiento de los modelos de riesgo basal común a través de diversos criterios: sesgo, error cuadrático medio, cobertura, longitud de los intervalos de confianza y compatibilidad con el supuesto de riesgos proporcionales. Resultados: El sesgo empeora a medida que aumenta la dependencia del evento, llevando a una sobreestimación considerable del efecto de la exposición; los niveles de cobertura y el cumplimiento del supuesto de riesgos proporcionales son bajos o muy bajos, lo que empeora con el aumento de la dependencia del evento, el efecto a estimar y el tamaño muestral. Conclusiones: El uso de modelos de riesgo basal común no puede recomendarse cuando analizamos eventos recurrentes en presencia de dependencia del evento. Es importante tener acceso a los antecedentes de episodios previos por sujeto, ya que ello puede permitir obtener mejores estimaciones de los efectos de las exposiciones. Keywords: Recurrence, Cohort studies, Risk assessment, Survival analysis, Bias, Palabras clave: Recurrencia, Estudios de cohortes, Medición del riesgo, Análisis de supervivencia, Sesgo