Assessing the treatment effect in a randomized controlled trial with extensive non‐adherence: the EVOLVE trial
Notice bibliographique
Résumé
Intention-to-treat (ITT) analysis is widely used to establish efficacy in randomized clinical trials. However, in a long-term outcomes study where non-adherence to study drug is substantial, the on-treatment effect of the study drug may be underestimated using the ITT analysis. The analyses presented herein are from the EVOLVE trial, a double-blind, placebo-controlled, event-driven cardiovascular outcomes study conducted to assess whether a treatment regimen including cinacalcet compared with placebo in addition to other conventional therapies reduces the risk of mortality and major cardiovascular events in patients receiving hemodialysis with secondary hyperparathyroidism. Pre-specified sensitivity analyses were performed to assess the impact of non-adherence on the estimated effect of cinacalcet. These analyses included lag-censoring, inverse probability of censoring weights (IPCW), rank preserving structural failure time model (RPSFTM) and iterative parameter estimation (IPE). The relative hazard (cinacalcet versus placebo) of mortality and major cardiovascular events was 0.93 (95% confidence interval 0.85, 1.02) using the ITT analysis; 0.85 (0.76, 0.95) using lag-censoring analysis; 0.81 (0.70, 0.92) using IPCW; 0.85 (0.66, 1.04) using RPSFTM and 0.85 (0.75, 0.96) using IPE. These analyses, while not providing definitive evidence, suggest that the intervention may have an effect while subjects are receiving treatment. The ITT method remains the established method to evaluate efficacy of a new treatment; however, additional analyses should be considered to assess the on-treatment effect when substantial non-adherence to study drug is expected or observed.
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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 | 0,088 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».