Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Time-related biases in observational studies of drug effects have been described extensively in different therapeutic areas but less so in diabetes. Immortal time bias, time-window bias, and time-lag bias all tend to greatly exaggerate the benefits observed with a drug. RESEARCH DESIGN AND METHODS: These time-related biases are described and shown to be prominent in observational studies that have associated metformin with impressive reductions in the incidence of and mortality from cancer. As a consequence, metformin received much attention as a potential anticancer agent; these observational studies sparked the conduction of randomized, controlled trials of metformin as cancer treatment. However, the spectacular effects reported in these studies are compatible with time-related biases. RESULTS: We found that 13 observational studies suffered from immortal time bias; 9 studies had not considered time-window bias, whereas other studies did not consider inherent time-lagging issues when comparing the first-line treatment metformin with second- or third-line treatments. These studies, subject to time-related biases that are avoidable with proper study design and data analysis, led to illusory extraordinarily significant effects, with reductions in cancer risk with metformin ranging from 20 to 94%. Three studies that avoided these biases reported no effect of metformin use on cancer incidence. CONCLUSIONS: Although observational studies are important to better understand the effects of drugs, their proper design and analysis is essential to avoid major time-related biases. With respect to metformin, the scientific evidence of its potential beneficial effects on cancer would need to be reassessed critically before embarking on further long and expensive trials.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle