Abstract P274: A meta-analysis of meta-analyses: Is "reverse Epi" OK or not?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Applications of observational risk models assuming “all else equal” to estimate the effect on risk of interventions expected to change the level of one or more independent variables have been criticized as “reverse Epi” since clinical trials provide better estimates of treatment effects. Hypothesis: The purpose of this analysis is to assess how reasonable it is to use “reverse Epi” to project the number of events avoided under different scenarios in which different markers are used for determining to whom to prescribe and how to target preventative treatment. We pursued this aim by comparing two different meta-analyses which compared HRs for apoB and non-HDL-C. One meta-analysis included 12 published observational studies. In 11 of these studies all subjects were at primary CHD risk. The other meta-analysis included 7 placebo-controlled statin trials (3 primary and 4 secondary). Methods: We calculated the reciprocal of each observational study’s HR per 1-SD increase (36 mg/dl for non-HDL-C and 27 mg/dl of apoB) to compare with each trials’ HR per 1-SD decrease; calculated the percentage difference (95% CI) in standard HRs for each report assuming a correlation between the two markers of 0.93 (calculated from NHANES 2005-2010 to be representative of adult US residents); and compared the resulting statistics using standard subgroup meta-analysis. Results: The overall geometric mean point estimate (95% CI) of the difference favoring apoB over non-HDL-C for all observational studies was 11.1% (7.7%, 14.4%) versus 5.4% (2.9%, 9.2%) for all 7 trials (p = 0.007). However these same point estimates are 9.5% (7.3%, 14.0%) versus 10.6% (7.3%, 14.0%) (p=0.714) when only primary studies or trials were included. The geometric mean treatment effect HR among the 4 secondary trials was 0.732 (0.689, 0.792) versus 0.599 (0.504, 0.714) among the 3 primary trials (p = 0.035). Conclusion: Meaningful differences between primary and secondary observational and interventional studies warrant stratified analysis. Among subjects at primary CHD risk, “reverse Epi” application of primary observational results may provide projections similar to those from applying primary trial results.
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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 | 0,135 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».