Incorporating alternative design clinical trials in network meta-analyses
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Network meta-analysis (NMA) is an extension of conventional pairwise meta-analysis that allows for simultaneous comparison of multiple interventions. Well-established drug class efficacies have become commonplace in many disease areas. Thus, for reasons of ethics and equipoise, it is not practical to randomize patients to placebo or older drug classes. Unique randomized clinical trial designs are an attempt to navigate these obstacles. These alternative designs, however, pose challenges when attempting to incorporate data into NMAs. Using ulcerative colitis as an example, we illustrate an example of a method where data provided by these trials are used to populate treatment networks. METHODS: We present the methods used to convert data from the PURSUIT trial into a typical parallel design for inclusion in our NMA. Data were required for three arms: golimumab 100 mg; golimumab 50 mg; and placebo. Golimumab 100 mg induction data were available; however, data regarding those individuals who were nonresponders at induction and those who were responders at maintenance were not reported, and as such, had to be imputed using data from the rerandomization phase. Golimumab 50 mg data regarding responses at week 6 were not available. Existing relationships between the available components were used to impute the expected proportions in this missing subpopulation. Data for placebo maintenance response were incomplete, as all induction nonresponders were assigned to golimumab 100 mg. Data from the PURSUIT trial were combined with ACT-1 and ULTRA-2 trial data to impute missing information. DISCUSSION: We have demonstrated methods for converting results from alternative study designs to more conventional parallel randomized clinical trials. These conversions allow for indirect treatment comparisons that are informed by a wider array of evidence, adding to the precision of estimates.
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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 | 0,272 | 0,505 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».