Challenges in the design and analysis of sequentially monitored postmarket safety surveillance evaluations using electronic observational health care data
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Many challenges arise when conducting a sequentially monitored medical product safety surveillance evaluation using observational electronic data captured during routine care. We review existing sequential approaches for potential use in this setting, including a continuous sequential testing method that has been utilized within the Vaccine Safety Datalink (VSD) and group sequential methods, which are used widely in randomized clinical trials. METHODS: Using both simulated data and preliminary data from an ongoing VSD evaluation, we discuss key sequential design considerations, including sample size and duration of surveillance, shape of the signaling threshold, and frequency of interim testing. RESULTS AND CONCLUSIONS: All designs control the overall Type 1 error rate across all tests performed, but each yields different tradeoffs between the probability and timing of true and false positive signals. Designs tailored to monitor efficacy outcomes in clinical trials have been well studied, but less consideration has been given to optimizing design choices for observational safety settings, where the hypotheses, population, prevalence and severity of the outcomes, implications of signaling, and costs of false positive and negative findings are very different. Analytic challenges include confounding, missing and partially accrued data, high misclassification rates for outcomes presumptively defined using diagnostic codes, and unpredictable changes in dynamically accessed data over time (e.g., differential product uptake). Many of these factors influence the variability of the adverse events under evaluation and, in turn, the probability of committing a Type 1 error. Thus, to ensure proper Type 1 error control, planned sequential thresholds should be adjusted over time to account for these issues.
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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 | 0,595 | 0,739 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».