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Enregistrement W1606301578 · doi:10.1161/circ.129.suppl_1.p274

Abstract P274: A meta-analysis of meta-analyses: Is "reverse Epi" OK or not?

2014· article· en· W1606301578 sur OpenAlexaff
Ken Williams, Allan D. Sniderman

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueMeta-analysis and systematic reviews
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObservational studyMedicineMeta-analysisPlaceboInternal medicineSubgroup analysisConfidence intervalStandard errorStatisticsMathematicsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,135
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,373
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,714

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1350,373
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,034
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,928
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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