On the analysis of composite measures of quality in medical research
Notice bibliographique
Résumé
Composite endpoints are commonplace in biomedical research. The complex nature of many health conditions and medical interventions demand that composite endpoints be employed. Different approaches exist for the analysis of composite endpoints. A Monte Carlo simulation study was employed to assess the statistical properties of various regression methods for analyzing binary composite endpoints. We also applied these methods to data from the BETTER trial which employed a binary composite endpoint. We demonstrated that type 1 error rates are poor for the Negative Binomial regression model and the logistic generalized linear mixed model (GLMM). Bias was minimal and power was highest in the binomial logistic regression model, the linear regression model, the Poisson (corrected for over-dispersion) regression model and the common effect logistic generalized estimating equation (GEE) model. Convergence was poor in the distinct effect GEE models, the logistic GLMM and some of the zero-one inflated beta regression models. Considering the BETTER trial data, the distinct effect GEE model struggled with convergence and the collapsed composite method estimated an effect, which was greatly attenuated compared to other models. All remaining models suggested an intervention effect of similar magnitude. In our simulation study, the binomial logistic regression model (corrected for possible over/under-dispersion), the linear regression model, the Poisson regression model (corrected for over-dispersion) and the common effect logistic GEE model appeared to be unbiased, with good type 1 error rates, power and convergence properties.
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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 | 0,352 | 0,581 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».