Assessing the Validity of Surrogate Outcomes for ESRD
Notice bibliographique
Résumé
Validation of current and promising surrogate outcomes for ESRD in randomized controlled trials (RCTs) has been limited. We conducted a systematic review and meta-analysis of RCTs to further inform the ability of surrogate outcomes for ESRD to predict the efficacy of various interventions on ESRD. MEDLINE, EMBASE, and CENTRAL (from inception through September 2013) were searched. All RCTs in adults with proteinuria, diabetes, or CKD stages 1-4 or renal transplant recipients reporting ≥10 ESRD events and a surrogate outcome (change in proteinuria or doubling of serum creatinine [DSCR]) for ESRD during a ≥1-year follow-up were included. Two reviewers abstracted trial characteristics and outcome data independently. To assess the correlation between the surrogate outcomes and ESRD, we determined the treatment effect ratio (TER), defined as the ratio of the treatment effects on ESRD and the effects on the change in surrogate outcomes. TERs close to 1 indicate greater agreement between ESRD and the surrogate, and these ratios were pooled across interventions. We identified 27 trials (97,458 participants; 4187 participants with ESRD). Seven trials reported the effects on change in proteinuria and showed consistent effects for proteinuria and ESRD (TER, 0.82; 95% confidence interval, 0.59 to 1.16), with minimal heterogeneity. Twenty trials reported on DSCR. Treatment effects on DSCR were consistent with the effects on ESRD (TER, 0.98; 95% confidence interval, 0.85 to 1.14), with moderate heterogeneity. In conclusion, DSCR is generally a good surrogate for ESRD, whereas data on proteinuria were limited. Further assessment of the surrogacy of proteinuria using prospective RCTs is warranted.
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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 | 0,458 | 0,705 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».