Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
CC
Chao Chen
Author with expertise in Genomic Selection in Plant and Animal Breeding
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
2
h-index:
6
/
i10-index:
5
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

MOVER tests for non-inferiority of the difference between two binary-outcome treatments in the matched-pairs design

Liangchang Xiu et al.Aug 29, 2024
A non-inferiority trial is usually conducted to investigate whether a new drug/treatment is no worse than a reference drug/treatment by a small, pre-specified, non-inferiority margin. This study aimed to assess the non-inferiority of the difference between two binary-outcome treatments in a matched-pairs design based on the method of variance of estimates recovery (MOVER). The processes for estimating the confidence interval of a single proportion included in the MOVER are the Wilson score interval, Agresti - Coull interval, Jeffreys interval, modified Jeffreys interval, score method with continuity correction, and arcsin interval. The performance of the six MOVER tests, the fiducial test, and the restricted maximum likelihood estimation test were evaluated by comparing their type I error rates and power at different pre-assigned levels and with varying combinations of parameters. The evaluation results showed that the modified Jeffreys MOVER test can be a competitive alternative to the other recommended tests. It can control type I errors well, and its power is not inferior to other methods. The proposed tests were illustrated with three real-world examples.
0

The diabetes mellitus multimorbidity network in hospitalized patients over 50 years of age in China: data mining of medical records

Chao Chen et al.May 29, 2024
Abstract Objective Many diabetes mellitus (DM) patients suffer from multimorbidity. Understanding the DM multimorbidity network should be given priority. The purpose of this study is characterize the DM multimorbidity network in people over 50 years. Methods Data on 75 non-communicable diseases (NCDs) were extracted from electronic medical records of 309,843 hospitalized patients older than 50 years who had at least one NCD. The association rules analysis was used as a novel classification method and combined with the Chi-square tests to identify associations between NCDs and DM. Result A total of 12 NCDs were closely related to DM, {cholelithiasis, DM} was an unexpected combination. {dyslipidemia, DM} and {gout, DM} had the largest lift lift in the male and female groups, respectively. The negative related group included 7 NCDs. There were 9 NCDs included in the strong association rules. Most combinations were different by age and sex. In males, the strongest rule was {peripheral vascular disease (PVD), dyslipidemia, DM}, while {hypertension, dyslipidemia, chronic liver disease (CLD), DM} was the strongest in females. In patients younger than 70 years, hypertension, CLD, and dyslipidemia were the most dominant NCDs in the DM multimorbidity network. In patients 70 years or older, chronic kidney disease (CKD), CVD, CHD, and heart disease (HD) frequently co-occurred with DM. Conclusion Future primary healthcare policies for DM should be formulated based on age and sex. In patients younger than 70 years, more attention to hypertension, CLD, and dyslipidemia is required, while attention to CKD, CVD, CHD and HD is needed in patients older than 70 years.