Win Ratio in Biomedical Science: A Bibliometric Analysis - Zhenyu Li, MSc; Aliya Izumi, HBSc; Dominique Vervoort, MD, MPH, CPH, MBA; Anika Ranadive, HBSc; Subodh Verma, MD; Stephen E. Fremes, MD, MSc (CJC Open)
Background: The win ratio (WR), introduced in 2012, has emerged as a method to analyze hierarchical composite outcomes by prioritizing clinically significant events, unlike traditional composite time-to-event analyses, which treat events equally. However, use of the WR in biomedical research beyond cardiovascular trials remains unexplored. The study aims to investigate trends in the use of the WR in biomedical research and determine the characteristics of these articles. Methods: Biomedical articles indexed in Web of Science and PubMed were retrieved for 2012-2024. Data extraction included bibliometric information and content details. Statistical analyses utilized descriptive statistics, correlation, and linear regression to assess publication trends and the distribution of WR methodologies across disciplines. Results: A total of 82 studies were analyzed. Publication counts using the WR have grown significantly since its introduction, with an annual compounded growth rate of 30.2%. Most articles were randomized controlled trials (n = 68; 82.9%). Of the 68 randomized controlled trials, 46 (67.6%) were in the field of cardiology. The unmatched WR was the predominant WR approach (n = 57; 69.5%). Mortality was the highest-ranked outcome in most studies (n = 55; 67.1%), and time-to-event variables were the most frequently used across all hierarchical outcome ranks (n = 173). Conclusions: The WR has gained acceptance as a robust and clinically meaningful method for analyzing composite endpoints, particularly for cardiovascular trials. Although challenges remain, its adaptability and ability to prioritize clinically relevant outcomes make it a promising tool for future biomedical research across various disciplines. Résumé: Contexte: Le « Win Ratio » (WR), introduit en 2012, est une méthode permettant d’analyser des paramètres composites hiérarchiques en donnant la priorité aux événements cliniquement significatifs, contrairement aux analyses composites traditionnelles basées sur le temps avant la survenue de l’événement, qui traitent tous les événements de manière égale. Son utilisation en recherche biomédicale et en dehors des études sur les maladies cardiovasculaires demeure néanmoins inexplorée. Cette étude vise à dégager des tendances dans l’utilisation du WR en recherche biomédicale et à déterminer les caractéristiques de ces articles. Méthodologie: Nous avons extrait les articles biomédicaux référencés dans Web of Science et PubMed entre 2012 et 2024. Les données extraites comprennent l’information bibliométrique et la description du contenu. Les analyses statistiques reposent sur des statistiques descriptives, une corrélation et une régression linéaire pour évaluer les tendances de publication et la distribution des méthodologies WR entre les disciplines. Résultats: Au total, 82 études ont été analysées. Le nombre de publications utilisant le WR a considérablement augmenté depuis son introduction, comme en témoigne un taux de croissance annuel composé de 30,2 %. La plupart des articles concernaient des essais contrôlés randomisés (ECR) (n = 68; 82,9 %). Parmi les 68 ECR, 46 (67,6 %) relevaient du domaine de la cardiologie. Le WR non apparié a été la méthodologie WR la plus utilisée (n = 57; 69,5 %). La mortalité a été le paramètre d’évaluation occupant le niveau le plus élevé de la hiérarchie dans la plupart des études (n = 55; 67,1 %), tandis que les variables « temps avant l’événement » ont été celles le plus souvent utilisées à tous les niveaux de la hiérarchie (n = 173). Conclusions: Le WR est aujourd’hui reconnu comme une méthode robuste et cliniquement pertinente pour l’analyse des paramètres d’évaluation composites, en particulier dans le cadre des essais sur les maladies cardiovasculaires. Bien qu’il reste des défis à relever, son adaptabilité et sa capacité à hiérarchiser les paramètres cliniquement pertinents font de lui un outil prometteur pour l’avenir de la recherche biomédicale dans diverses disciplines.