On reporting results from randomized controlled trials with recurrent events
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based medicine has been advanced by the use of standards for reporting the design and methodology of randomized controlled trials (RCT). Indeed, without this information it is difficult to assess the quality of evidence from an RCT. Although a variety of statistical methods are available for the analysis of recurrent events, reporting the effect of an intervention on outcomes that recur is an area that remains poorly understood in clinical research. The purpose of this paper is to outline guidelines for reporting results from RCTs where the outcome of interest is a recurrent event. METHODS: We used a simulation study to relate an event process and results from analyses of the gamma-Poisson, independent-increment, conditional, and marginal Cox models. We reviewed the utility of regression models for the rate of a recurrent event by articulating the associated study questions, preenting the risk sets, and interpreting the regression coefficients. RESULTS: Based on a single data set produced by simulation, we reported and contrasted results from statistical methods for evaluating treatment effect from an RCT with a recurrent outcome. We showed that each model has different study questions, assumptions, risk sets, and rate ratio interpretation, and so inferences should consider the appropriateness of the model for the RCT. CONCLUSION: Our guidelines for reporting results from an RCT involving a recurrent event suggest that the study question and the objectives of the trial, such as assessing comparable groups and estimating effect size, should determine the statistical methods. The guidelines should allow clinical researchers to report appropriate measures from an RCT for understanding the effect of intervention on the occurrence of a recurrent event.
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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 | 0,816 | 0,934 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,029 |
| Communication savante | 0,027 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,019 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,036 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».