Multiple treatment comparison meta-analyses: a step forward into complexity
Notice bibliographique
Résumé
The use of meta-analysis has become increasingly useful for clinical and policy decision making. A recent development in meta-analysis, multiple treatment comparison (MTC) meta-analysis, provides inferences on the comparative effectiveness of interventions that may have never been directly evaluated in clinical trials. This new approach may be confusing for clinicians and methodologists and raises specific challenges relevant to certain areas of medicine. This article addresses the methodological concepts of MTC meta-analysis, including issues of heterogeneity, choice of model, and adequacy of sample sizes. We address domain-specific challenges relevant to disciplines of medicine, including baseline risks of patient populations. We conclude that MTC meta-analysis is a useful tool in the context of comparative effectiveness and requires further study, as its utility and transparency will likely predict its uptake by the research and clinical community.
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 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 | 0,322 | 0,506 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,015 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».