The effects of excluding treatments from network meta-analyses: survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine whether the exclusion of individual treatment comparators, including placebo/no treatment, affects the results of network meta-analysis. DESIGN: Survey of networks with individual trial data. DATA SOURCES: PubMed and communication with authors of network meta-analyses. STUDY SELECTION AND METHODS: We included networks that had five or more treatments, contained at least two closed loops, had at least twice as many studies as treatments, and had trial level data available. Investigators abstracted information about study design, participants, outcomes, network geometry, and the exclusion of eligible treatments. RESULTS: Among 18 eligible networks involving 757 randomised controlled trials with 750 possible treatment comparisons, 11 had upfront decided not to consider all treatment comparators and only 10 included placebo/no treatment nodes. In 7/18 networks, there was at least one node whose removal caused a more than 1.10-fold average relative change in the estimated treatments effects, and switches in the top three treatments were observed in 9/18 networks. Removal of placebo/no treatment caused large relative changes of the treatment effects (average change 1.16-3.10-fold) for four of the 10 networks that had originally included placebo/no treatment nodes. Exclusion of current uncommonly used drugs resulted in substantial changes of the treatment effects (average 1.21-fold) in one of three networks on systemic treatments for advanced malignancies. CONCLUSION: Excluding treatments in network meta-analyses sometimes can have important effects on their results and can diminish the usefulness of the research to clinicians if important comparisons are missing.
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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 | 0,421 | 0,765 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».