Primer on Statistical Interpretation or Methods Report Card on Propensity-Score Matching in the Cardiology Literature From 2004 to 2006
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Propensity-score matching is frequently used in the cardiology literature. Recent systematic reviews have found that this method is, in general, poorly implemented in the medical literature. The study objective was to examine the quality of the implementation of propensity-score matching in the general cardiology literature. METHODS AND RESULTS: A total of 44 articles published in the American Heart Journal, the American Journal of Cardiology, Circulation, the European Heart Journal, Heart, the International Journal of Cardiology, and the Journal of the American College of Cardiology between January 1, 2004, and December 31, 2006, were examined. Twenty of the 44 studies did not provide adequate information on how the propensity-score-matched pairs were formed. Fourteen studies did not report whether matching on the propensity score balanced baseline characteristics between treated and untreated subjects in the matched sample. Only 4 studies explicitly used statistical methods appropriate for matched studies to compare baseline characteristics between treated and untreated subjects. Only 11 (25%) of the 44 studies explicitly used statistical methods appropriate for the analysis of matched data when estimating the effect of treatment on the outcomes. Only 2 studies described the matching method used, assessed balance in baseline covariates by appropriate methods, and used appropriate statistical methods to estimate the treatment effect and its significance. CONCLUSIONS: Application of propensity-score matching was poor in the cardiology literature. Suggestions for improving the reporting and analysis of studies that use propensity-score matching are provided.
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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 | 0,133 | 0,511 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,024 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».