Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: I read with interest the paper by Jones et al. (1Jones DG Taylor AM Enkiri SA et al.Extent and severity of coronary disease and mortality in patients with end‐stage renal failure evaluated for renal transplantation.Am J Transplant. 2009; 9: 1846-1852Crossref PubMed Scopus (17) Google Scholar) in the August 2009 issue of the American Journal of Transplantation. One of their main conclusions is that kidney transplantation affords a dramatic survival benefit for dialysis patients on the waiting list regardless of the extent of their coronary artery disease. I found the paper unclear about two important methodologic issues that may significantly impact on the validity of the authors’ inferences. First, there is no mention in the Methods section that kidney transplantation was handled as a time‐dependent covariate in the multivariable Cox proportional hazards model. Assuming this was not done, the marked reduction in the relative hazard of death for patients receiving kidney transplants shown in Table 3 (i.e. HR 0.191, p < 0.001) is likely a substantial overestimate of the protective effect of transplantation. By definition, patients who ultimately received a kidney transplant had to survive the waitlisting period (i.e. they were ‘immortal’ during this time). Therefore, attributing this waiting time to the transplanted group (instead of the group remaining on the waiting list) will exaggerate the survival benefit of transplantation. This ‘immortal time bias’ in observational studies has been previously recognized and described in the medical literature (2Suissa S Effectiveness of inhaled corticosteroids in chronic obstructive pulmonary disease: Immortal time bias in observational studies.Am J Respir Crit Care Med. 2003; 168: 49-53Crossref PubMed Scopus (217) Google Scholar, 3Sylvestre MP Huszti E Hanley JA Do OSCAR winners live longer than less successful peers? A reanalysis of the evidence.Ann Intern Med. 2006; 145: 361-363Crossref PubMed Scopus (114) Google Scholar, 4Shariff SZ Cuerden MS Jain AK Garg AX The secret of immortal time bias in epidemiologic studies.J Am Soc Nephrol. 2008; 19: 841-843Crossref PubMed Scopus (134) Google Scholar). A time‐dependent Cox regression model would ensure that the person‐time experience on the waiting list for those patients who eventually received a kidney transplant is properly attributed to the wait‐listed state. This methodology can also be extended to the construction of Kaplan–Meier survival curves (5Snapinn SM Jiang Q Iglewicz B Illustrating the impact of a time‐varying covariate with an extended Kaplan‐Meier estimator.Am Stat. 2005; 59: 301-307Crossref Scopus (165) Google Scholar). Second, the etiologic question of the reduction in mortality associated with kidney transplantation in dialysis patients possessing various degrees of coronary artery disease is one of effect modification or interaction. In this case, an interaction term for the extent of coronary artery disease and kidney transplantation should have been incorporated into the Cox regression model so that the relative hazard of death for those receiving (vs. not receiving) a kidney transplant can be compared across coronary artery disease burden groups. From what can be discerned in the Methods and Results sections, this was not done and thus the authors’ assertion is not supported by their data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,074 | 0,381 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».