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Enregistrement W2030531780 · doi:10.1177/1740774509105223

Evaluating the benefit of event adjudication of cardiovascular outcomes in large simple RCTs

2009· article· en· W2030531780 sur OpenAlexaff
Janice Pogue, Stephen D. Walter, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueClinical Trials · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Causal Inference Techniques
Établissements canadiensMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjudicationMedicineRandomized controlled trialEvent (particle physics)Simple (philosophy)Cardiovascular eventMedical physicsIntensive care medicineInternal medicineMyocardial infarctionPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Event adjudication in randomized controlled trials is thought to be a necessary step to remove noise and potential bias from the results [1,2]. However, this hypothesis has not been widely evaluated. We conducted a meta-analysis of a series of cardiovascular outcomes trials and estimated the effect of adjudication on treatment estimates and on the number of outcomes included the trials. METHODS: Data were retrieved from all cardiovascular outcomes trials conducted at the Population Health Research Institute (PHRI) between 1993 and 2006. These data included 10 trials with over 9000 events from 95,038 individuals. Differences in the log odds ratios between adjudicated and reported outcomes were analyzed and summarized using a ratio of odds ratios. Both masked and unmasked trials were included in this analysis. RESULTS: There were no effects of event adjudication on the estimates of treatment effect for the primary outcomes, myocardial infarction (MI), stroke, or cardiovascular/vascular death. For the trial primary outcomes, the effect of adjudication vs. reported events was OR ratio = 1.00 [95% confidence interval (CI): 0.97-1.02]. There were also no significant differences in the number of outcomes included in the trials. Results were the same for masked and unmasked trials. LIMITATIONS: The number of unmasked trials were small, and this analysis was restricted to cardiovascular endpoints reported from trials managed by a single coordinating center, with similar sets of procedures. Individual patient data were not used for the analysis. CONCLUSIONS: This systematic meta-analysis failed to detect any effect of event adjudication on study conclusions and the numbers of events included in the final analyses were minimally changed. Given the considerable effort required to perform adjudication, there is a need to demonstrate that this process does indeed increase the sensitivity of trials. There is a need to conduct more systematic analyses of the effect of event adjudication in other trials to determine if this process is truly worthwhile.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,490
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,765
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,510
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4900,765
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,027
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0060,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,723
Tête enseignante GPT0,658
Écart entre enseignants0,065 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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